batch iter

批次迭代（Batch Iteration）是指在机器学习中，将训练数据分成多个批次进行模型的训练和更新。而批次迭代的过程就是对每个批次进行循环迭代，直到完成所有批次的处理。

在深度学习中，由于训练数据集通常非常大，一次性将所有样本输入到模型中进行训练是不现实的。因此，我们将数据集划分为小批次（batch），每个批次包含一定数量的样本。模型通过对每个批次进行前向传播和反向传播来计算损失函数，并使用优化算法对模型参数进行更新。

批次迭代的好处是能够充分利用计算资源，提高训练的效率。同时，批次迭代也有助于模型收敛，减少噪声对参数更新的影响。此外，批次迭代还可以通过合理选择批次大小，平衡计算开销和模型性能。

总之，批次迭代是一种有效的训练模型的方法，能够提高训练效率和模型性能。