深度学习中batch、epoch、 iteration和batch size理解

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于 2022-04-13 15:22:20 首次发布
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（1）batch：将数据集分成几个 batch，每一个batch数据的数量就是[batch size]，在一个 epoch 中，batch 数和迭代数是相等的。

（2）batch size：批大小。一个 batch 中样本总数。在DeepLearning中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batch size个样本训练；

（3）iteration：1个iteration等于使用batch size个样本训练一次；

（4）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；


举个例子，训练集有1000个样本，batch size=10，那么训练完整个样本集需要：100次iteration，1次epoch。

example1：举个粒子，训练集有10582个样本，batch size=8，那么训练完整个样本集需要：10582/8=1322次iteration，一次epoch。

如下图，每一次的iteration送进去8张图片训练。

example2：举个粒子，训练集合有422个样本，batch size=2,那么训练完整个样本集需要：422/2=211次iteration，一次epoch。

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