本文详细解释了机器学习中Batchsize、Iteration与Epoch的概念及其相互关系，帮助读者理解这些概念如何影响模型的训练过程。
batch size：批尺寸，在训练中，一般采用SGD训练，即每次训练取batch size个样本训练；
iteration：迭代次数，每次迭代使用batchsize个样本训练一次，并更新一次权值；
epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；
例如，训练集中有1000个样本，设置batch size=10，那么训练完整个样本集需要100次iteration，1次epoch。通常训练会包含多个epoch
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