深度学习参数&&超参数以及batchsize、epoch、迭代

参数：模型根据数据可以自动学习出的变量。如权重，偏差等
超参数：根据经验进行设定，会影响到权重和偏置的大小，如迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数、学习速率等。
batchsize：批大小（批尺寸），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个样本进行`训练。
iteration：(迭代)，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过。
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；一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递+一个反向传递。

训练集有2000个样本，batchsize=10，那么训练完整个样本集需要：200次iteration，1次epoch。