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batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数：
（1）batchsize：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。
（2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。
（3）epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batchsize 等于训练集的样本数。
最初训练DNN采用一次对全体训练集中的样本进行训练（即使用1个epoch），并计算一次损失函数值，来更新一次权值。当时数据集较小，该方法尚可。后来随着数据集迅速增大，导致这种方法一次开销大进而占用内存过大，速度过慢。
后来产生了一次只训练一个样本的方法（batchsize=1）,称作在线学习。该方法根据每一个样本的情况更新一次权值，开销小速度快，但收到单个样本的巨大随机性，全局来看优化性能较差，收敛速度很慢，产生局部震荡，有限迭代次数内很可能无法收敛。
目前常用随机梯度下降SGD来训练，相当于上述两个“极端”方法的折中：将训练集分成多个mini_batch（即常说的batch）,一次迭代训练一个minibatch（即batchsize个样本），根据该batch数据的loss更新权值。这相比于全数据集训练，相当于是在寻找最优时人为增加了一些随机噪声，来修正由局部数据得到的梯度，尽量避免因batchsize过大陷入局部最优。
这种方法存在两对矛盾。由于一次只分析的一小部分数据，因此整体优化效果与batchsize有关：
batchsize越小，一个batch中的随机性越大，越不易收敛。然而batchsize越小，速度越快，权值更新越频繁；且具有随机性，对于非凸损失函数来讲，更便于寻找全局最优。从这个角度看，收敛更快，更容易达到全局最优。
batchsize越大，越能够表征全体数据的特征，其确定的梯度下降方向越准确，（因此收敛越快），且迭代次数少，总体速度更快。然而大的batchsize相对来讲缺乏随机性，容易使梯度始终向单一方向下降，陷入局部最优；而且当batchsize增大到一定程度，再增大batchsize，一次batch产生的权值更新（即梯度下降方向）基本不变。因此理论上存在一个最合适的batchsize值，使得训练能够收敛最快或者收敛效果最好（全局最优点）。
根据现有的调参经验，加入正则化项BN后，在内存容量允许的情况下，一般来说设置一个较大的batchsize值更好，通常从128开始调整。
当然，包括超参数对网络优化的影响在内的许多关于的DL理论尚不成熟，大多处在依靠实验尝试、观察、归纳总结的阶段。