深度学习中的Epoch, Batch, Iteration

深度学习中的一些基本概念

Epoch（时期）

当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ）
再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。

然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。

Batch（批 / 一批样本）
将整个训练样本分成若干个Batch。

Batch_Size（批大小）
每批样本的大小。

Iteration（一次迭代）
训练完一个Batch就是一次Iteration。