epoch、iteration、batchsize

epoch：在训练机器学习模型时，一个 epoch 指的是模型在训练数据集上完成一次遍历的过程。

iteration：在每个 epoch 中，模型对训练数据集进行的训练次数称为 iteration。

batchsize：在每个 iteration 中，模型使用的训练样本数量称为 batchsize。

相关问题

epoch iteration batch

这三个词都是深度学习中常用的概念。

- Epoch（时期）：指的是训练过程中所有训练样本都被使用过一次的情况。一个 epoch 包含多个 iteration。
- Iteration（迭代）：指的是每次训练时，模型会处理一个 batch（批次）的数据。一个 iteration 包含多个 batch。
- Batch（批次）：指的是一次训练中，模型同时处理的多个样本。一个 batch 包含多个样本。

举个例子，如果我们有 1000 个训练样本，batch_size 为 10，那么一个 epoch 就需要进行 100 次 iteration，每个 iteration 处理 10 个样本。

epoch batch batchsize

在深度学习中，训练数据集通常很大，无法一次性全部输入到神经网络中进行训练。因此，我们需要将数据集分成若干个小批次进行训练，这就是batch和batchsize的概念。

- batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练。batch_size的选择原则是：batch_size越大，batch越少，需要迭代的次数越少，训练时间越短。batch_size越小，batch数量越多，耗时久，计算机占用内存大。

- iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。也就是说，每次迭代都需要使用一个batch的数据进行训练。

- epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。也就是说，一个epoch包含多个iteration，每个iteration使用一个batch的数据进行训练。

示例：
假设我们有1000个训练样本，batchsize为10，那么一个epoch需要进行100次iteration，每次iteration使用10个样本进行训练。