深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解

1.epoch

在训练一个模型时所用到的全部数据；

备注：一般在训练时都要使用多于一个的epoch，因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的，只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，才会得到比较优秀的训练效果，当然也不行，容易过拟合，所以要根据实验选择自己最合适的。

epochs：

epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着一个周期是整个数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。

2.batch

Keras中参数更新是按批进行的，就是小批的梯度下降算法。如果准备跑模型的数据量太大，此时自己的电脑可能承受不住，所以可以适当的将数据分成几块，就是分成几个batch。每次的参数更新有两种方式：

第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为批梯度下降。

另一种，每看一次数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，这个方法速度比较快，但是瘦脸性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，找不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。

3.batch size

一个batch中的数据量大小即为batch size，一般为2n，比如32,64,128等等。

4.iterations

iterations（迭代）：每一次迭代都是一次权重更新，每一次权重更新需要batch_size个数据进行Forward运算得到损失函数，在BP算法更新参数。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。

迭代，即batch size需要完成一次epoch的次数

（ps：其实对于一个epoch来说，batch和iterations数值上是相等的）

以下为上述知识的两个问题：

问题一：比如现在我们有一个2000大小的训练样本，然后我们将这2000个样本分成4个大小为500的小数据集样本，此时epoch=1（暂且就用这个样本训练1次）。

请问以下数值分别为多少：①batch；②batch size；③iterations；

问题二：Fashion Mnist数据集有70000个灰度图像，其中60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。假设现在选择Batch Size=100对模型进行训练。迭代30000次。

每个Epoch要训练的图片数量：60000（训练集上的所有图像）

请问：①训练集具有的Batch个数；②每个Epoch需要完成的Batch个数；③每个Epoch具有的Iteration个数；④每个Epoch中发生模型权重更新的次数；⑤训练10个Epoch后，模型权重更新的次数；

答案公布于评论区。

总结：

1）不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。

2）第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000张图片，但是对模型的权重更新值确是完全不同的。

3）因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练迭代越靠后，越接近低谷，其代价越小。

4）总共完成30000次迭代，相当于完成了30000/600=50个Epoch。