深度学习中epchos和batch size

在深度学习中，`epochs` 和 `batch size` 是两个关键的概念：

1. **Epochs (迭代周期)**: 一个 epoch 是指在整个训练数据集中完整地遍历一次。换句话说，一个epoch包含了所有样本在一个完整的训练流程中的参与。每个epoch结束后，模型的权重可能会有所更新，因为它们是在整个数据集上进行优化的结果。设置 epochs 的目的是为了达到预定的训练精度或者防止过拟合，通常我们会设置一个固定的 epoch 数量，例如100、500或更多，取决于任务的复杂程度和数据量。

2. **Batch Size (批量大小)**: 批量大小是指每次模型处理的数据样本数。在训练过程中，我们不会一次性处理整个数据集，而是将其分割成小批量。每个批次通过前向传播、反向传播和梯度更新来更新模型参数。较大的 batch size 可能能提供更好的梯度估计，有助于训练，但需要更多的内存；而较小的 batch size 能更快收敛且更容易调整超参数，但可能会导致噪声较大的梯度更新。

选择 epochs 和 batch size 时需要权衡计算效率、内存需求、模型性能以及过拟合风险。一般而言，随着 batch size 的增加，epochs 的数量可能会相应减少，以保持总的训练样本次数不变。