NLP-epoch和batch

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本文探讨了在自然语言处理（NLP）中，epoch和batch的概念。epoch是指完整遍历一次数据集，而batch是指每次训练时处理的数据子集大小。batch_size的选择影响模型的训练过程，过大可能导致更快收敛但易陷入局部最优，过小则可能造成训练不稳定性。通过generator实现的batch样本生成器有助于理解这些概念。

epoch和batch到底是个什么鬼？

背景说明

先上个简单的代码记录一下我此刻懵懵的状态：
这里写图片描述

问个问题：
从图中可以看到我现在正在看一个关于CNN文本分类的代码，github上有很多。该代码是data_helper.py 文件中的一个函数，该函数是一个batch样本生成器，这里面就涉及到了神经网络里经常用到的batch_size和epoch，它们的含义究竟是什么呢?
一句话回答：
我有1000个数据，batch_size设置为500，那么我需要2次iterations，完成1次epoch。(来源）

batch

1.定义

Batch：批处理，顾名思义就是对某对象进行批量的处理。——百度百科

训练神经网络时，在数据集很大的情况下，不能一次性载入全部的数据进行训练，电脑会支撑不住，其次全样本训练对于非凸损失函数会出现局部最优，所以要将大的数据集分割进行分批处理。
batch_size就是每批处理的样本的个数。

备注：</

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