在机器学习中epoch, iteration, batch_size的区别

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的区别

在机器学习的模型训练中，经常会接触到epoch，iteration，batch_size这几个术语，这里做个小辨析。

1. batch_size(批大小)，指的是在SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小，关于SGD参见博文《随机梯度下降法，批量梯度下降法和小批量梯度下降法以及代码实现》

2. iteration(迭代)，指的是训练跑完一个batch_size 样本，也就是一个
   iteration = batch_size × × (forward+backward)， forward为前向传播，backward为反向传播。

3. epoch(迭代次数)，1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。

比如说： 训练集有6400个样本，batch_size=128，那么：
训练完整个样本集需要：
50次iteration，1次epoch。