神经网络 专业术语解释（Step、Batch Size、Iteration、Epoch）
目录
1、名词解释
2、换算关系
3、举例说明
1、名词解释
Step（步）：训练模型的步数（遍历学习一次训练集数据所需要的Batch数量），跟iteration一样。
Batch Size（批尺寸）：计算梯度所需的样本数量，太小会导致效率低下，无法收敛。太大会导致内存撑不住，Batch Size增大到一定程度以后，其下降方向变化很小了，所以Batch Size是一个很重要的参数。
Epoch（回合）：代表样本集内所有的数据经过了一次训练。
Iteration（迭代）：理解迭代，只需要知道乘法表或者一个计算器就可以了。迭代是batch需要完成一个epoch的次数。记住：在一个epoch中，batch数和迭代数是相等的。比如说一个有2000个训练样本的数据集。将2000个样本分成大小为500的batch，那么完成一个epoch需要4个iteration/step。
2、换算关系
Number of Batches = 
iteation = 
实际上，梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的Batch Size不同。
*注：上表中Mini-Batch的Batch个数为N/B+1是针对未整除的情况。整除则是N/B。
3、举例说明
CIFAR10数据集有50000张训练图片，10000张测试图片，现在选择Batch Size = 256对模型进行训练。
（1）每个Epoch要训练的图片数量：50000
（2）训练集具有的Batch个数：50000/256 = 195+1 = 196
（3）每个Epoch需要完成的Batch个数：196
（4）每个Epoch具有的Iteration个数：196
（5）每个Epoch中发生模型权重更新的次数：196
（6）训练10代后，模型权重更新的次数：196*10 = 1960
不同代的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1代和第10代虽然用的都是训练集的五万张图片，但是对模型的权重更新值确是完全不同。因为不同代的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。