1、一个epoch（周期）为所有数据完成一次前向与反向传播，iteration(迭代次数)为权重参数更新的次数，mini-batch（小批量）为一次权重参数更新所用的数据条数。迭代次数=数据总数／小批量 ，例如数据总数为2000条数据，小批量为500，那么一个周期内迭代次数=2000／500=4 ，如果是两个周期，那么迭代次数=2*（2000／500）=8
2、mini-batch越大，意味着计算量越大，梯度越平滑。但不是越大越好，权衡内存，计算量，优化效果。
3、mini-batch一般为2的次方，层的大小一般也为2的次方，这是由硬件特性造成的。
4、使用CPU进行训练时mini-batch一般为32到256，使用GPU进行训练时mini-batch一般为32 到1024
5、当你增大mini-batch时，迭代次数就会减少，那么参数更新次数也会减小，因此，要适当增加epoch的次数。
6、正则化是为了避免权重参数变化太快太大，以防过拟合。
7、L2更重地惩罚较大的权重，但不会将较小的权重减到0。L1对大权重的惩罚较小，但会导致许多权重被减少到0（或非常接近0），这意味着合成权重向量可以是稀疏的。