batch、epoch、iteration

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，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法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个批，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。

现在用的优化器SGD是stochastic gradient descent的缩写，但不代表是一个样本就更新一回，还是基于mini-batch的。

那 batch epoch iteration代表什么呢？

（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；

（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；

（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次，通俗的讲epoch的值就是整个数据集被轮几次。

比如训练集有500个样本，batchsize = 10 ，那么训练完整个样本集：iteration=50，epoch=1.

batch: 深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个数据获得的，而是由一组数据加权得到的，这一组数据的数量就是batchsize。

batchsize最大是样本总数N，此时就是Full batch learning；最小是1，即每次只训练一个样本，这就是在线学习（Online Learning）。当我们分批学习时，每次使用过全部训练数据完成一次Forword运算以及一次BP运算，成为完成了一次epoch。
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mnist 数据集有 60000 张图片作为训练数据，10000 张图片作为测试数据。假设现在选择  Batch Size = 100 对模型进行训练。迭代30000次。

每个 Epoch 要训练的图片数量：60000(训练集上的所有图像)

训练集具有的 Batch 个数： 60000/100=600
每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数： 600
每个 Epoch 具有的 Iteration 个数： 600（完成一个Batch训练，相当于参数迭代一次）
每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：600
训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 600*10=6000
不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。
总共完成30000次迭代，相当于完成了 30000/600=50 个Epoch
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