机器学习中：epoch、batchsize和iterations之间的关系
在深度学习中，epoch、batchsize和iterations是在训练模型时，一定用到的一些概念。那么分别是什么意思呢？
首先，为什么会用到以上概念，是因为“梯度下降”，也就是寻求曲线的一个最小值。其次，梯度下降是迭代的，它是一个需要多次计算的结果来求得最优解。
1，epoch
一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。在训练模型时，一般会设置多个epoch，比如epoch=50、100、600，甚至等于6000。这么做是因为在寻求最优解时，将数据送入网络进行一次迭代是不够的，一般是需要进行多轮的迭代才会收敛。同时，深度学习中，训练模型时的数据量一般来说是比较大的，也就是说一个epoch是比较大的，计算机一般无法负荷，所以这时，一般会分成几个比较小的batches，每次送入网络一部分数据。
2，batch size
经上面所述，batch就是每次送入网络中训练的一部分数据，batch size就是每个batch中训练样本的数量。所以，至于batch size取多大合适，这取决于设备和运行效率，根据实际情况来进行实际的选择。
3，iterations
iterations就是完成一次epoch所需的batch个数。比如，训练集一共有5000个数据，batch size为500，则iterations=10，epoch是等于1（因为一个epoch是所有数据融入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程）。
