深度學習Epoch、Iteration、Batchsize理解和說明
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mnist 資料集有 60000 張圖片作為訓練資料，10000 張圖片作為測試資料。現在選擇 Batch Size = 100 對模型進行訓練。
每個 Epoch 要訓練的圖片數量：60000(訓練集上的所有影象)
訓練集具有的 Batch 個數： 60000/100=600
每個 Epoch 需要完成的 Batch 個數： 600
每個 Epoch 具有的 Iteration 個數： 600（完成一個Batch，相當於引數迭代一次）
每個 Epoch 中發生模型權重更新的次數：600
訓練 10 個Epoch後，模型權重更新的次數： 600*10=6000
不同Epoch的訓練，其實用的是同一個訓練集的資料。第1個Epoch和第10個Epoch雖然用的都是訓練集的60000圖片，但是對模型的權重更新值卻是完全不同的。因為不同Epoch的模型處於代價函式空間上的不同位置，模型的訓練代越靠後，越接近谷底，其代價越小。
總共完成30000次迭代，相當於完成了 30000/600=50 個Epoch
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