1. 名词解释

 

 

epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。

batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。

iteration​：训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次​（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次​（一次前向传播）。所谓iterations就是完成一次epoch所需的batch个数

 

 参考：

卷积神经网络训练三个概念（epoch，迭代次数，batchsize）_qq_37274615的博客-CSDN博客_迭代次数

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