一秒弄懂 epoch、batch_size

第一：epoch
    神经网络训练时候 y=wx +b , 要把所有数据集样本通过网络计算出y'结果，然后计算平均损失：
            Loss=( ∑(y - y')^2 )  /  n(样本总个数)
    然后一次接一次地通过梯度下降法，得出比较小的Loss，此时才算训练完成。
    上面说的一次接一次 就是epoch的次数。
第二：batch_size
    上面每次训练的过程中，因为需要把所有样本送到神经网络计算一遍，用cpu的话比较慢，因为
要一个一个先后按顺序，所以我们使用gpu，在当次epoch过程中可以同时进行运算，同时运算多少个
样本(用同样的w和b运算)，这个就是batch_size。