Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration

1、epoch

Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”

（1）释义：

训练过程中当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个epoch，网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。

（2）为什么要训练多个epoch，即数据要被“轮”多次

在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，对于有限的数据集（是在批梯度下降情况下），使用一个迭代过程，更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的，需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，随着epoch次数增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，模型从欠拟合变得过拟合。

2、batch

（1）keras官方文档