本文主要是介绍深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
关于epoch、batch_size、iteration之前一直有点难以理解，尤其是epoch和iteration这两个概念，寻找多次看过多个博客后，个人觉得转载的这篇算是比较好理解，写得不错的博客。
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难（意思就是了解一些基本概念对后续深入理解深度学习方面的知识很有帮助，也是必然要掌握的），下面介绍几个新手常问的几个参数。
1、batch
深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。
第一种，遍历全部数据（样本集中的所有数据）算一次损失函数，然后计算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法的***缺点***是：每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。
另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。这个方法速度比较快，但***缺点***是收敛性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。
为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。
基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度学习框架的函数中经常会出现batch_size，就是指这个。
关于如何将训练样本转换为batch_size的格式可以参考--训练样本的batch_size数据的准备。
2、iterations
iterations（迭代）：每迭代一次权重也更新一次，每一次权重更新需要batch_size个数据进行Forward运算得到损失函数，再BP算法更新参数。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。
3、epochs
epochs被定义为所有批次（所有样本）向前和向后传播一次的单次训练迭代。这意味着1个周期是整个输入数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是在训练过程中数据将被“轮”多少次。
举个例子
训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：
训练完整个样本集需要：
100次iteration，1次epoch。
具体的计算公式为：
one epoch = numbers of iterations = N = 训练样本的数量/batch_size
注：
在LSTM中我们还会遇到一个seq_length,其实
batch_size = num_steps * seq_length
这篇关于深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
