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（1）iteration：表示1次迭代（也叫training step），每次迭代更新1次网络结构的参数；（2）batch-size：1次迭代所使用的样本量；（3）epoch：1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本。值得注意的是，在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的样本，当数据量非常大时十分有效。此时，可根据实际问题来定义epoch，例如定义10000次迭代为1个epoch，若每次迭代的batch-size设为256，那么1个epoch相当于过了2560000个训练样本。
（1）iteration：表示1次迭代（也叫training step），每次迭代更新1次网络结构的参数；（2）batch-size：1次迭代所使用的样本量；（3）epoch：1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本。值得注意的是，在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的样本，当数据量非常大时十分有效。此时，可根据实际问题来定义epoch，例如定义10000次迭代为1个epoch，若每次迭代的batch-size设为256，那么1个epoch相当于过了2560000个训练样本。