epoch batchsize

Epoch和Batch Size是深度学习中的两个重要概念。Epoch指的是模型在整个训练集上进行训练的次数，而Batch Size则是指每次模型在训练过程中所选取的一批数据的大小。

具体来说，Epoch是指将整个训练集迭代多少次，每一次迭代使用的是全部的训练数据。而Batch Size则是指在一个Epoch中，将训练集分成若干份，每份包含Batch Size个样本，模型在每一次迭代中仅使用其中一份数据进行训练。

通常情况下，Epoch越大，模型的训练时间越长，但模型的性能也会越好。而Batch Size越大，则会使模型在单位时间内处理更多的数据，但同时也会增加模型训练过程中内存消耗的大小。

因此，在实际应用中需要根据具体情况对Epoch和Batch Size进行调节，以达到最优的训练效果。