（1）iteration：表示1次迭代（也叫training step），每次迭代更新1次网络结构的参数；
（2）batch-size：1次迭代所使用的样本量；
（3）epoch：1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本。
值得注意的是，在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的样本，当数据量非常大时十分有效。此时，可根据实际问题来定义epoch，例如定义10000次迭代为1个epoch，若每次迭代的batch-size设为256，那么1个epoch相当于过了2560000个训练样本。
比如你有1000个数据，这个数据集可能太大了，全部跑一次再调参很慢，于是可以分成100个为一个数据集，这样有10份。batch_size=100这100个数据组成的数据集叫batch每跑完一个batch都要更新参数，这个过程叫一个iterationepoch指的就是跑完这10个batch（10个iteration）的这个过程
（1）batchsize：批大小。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个样本训练；
（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；
举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：
训练完整个样本集需要：
100次iteration，1次epoch。
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作者：小咸鱼_
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50721565
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