mini batch中epoch概念

在机器学习中，通常会将数据集分成多个小批次（mini-batches）来进行训练，而每个小批次都会被用来更新模型的参数。一个 epoch 指的是将整个数据集都用来训练一次模型，也就是说，一个 epoch 包含多个小批次的训练过程。在每个 epoch 中，模型会对所有的小批次数据都进行一次前向传播和反向传播，并根据损失函数的值来更新模型的参数。通常情况下，一个 epoch 的训练过程会被重复多次，直到模型收敛或者达到预先设定的训练次数。