epochs，batch_size，iterations的理解_n_iterations

对于这几个参数，一直不怎么理解，每次写一个小demo都要一个个百度是什么意思。为了能够记住，决定自己写一遍，这样影响更深刻，也能更好的理解，虽然这类的博客很多，但是每个人喜欢的格式都不一样，希望可以帮到跟我一样的人。

Batch

首先说batch size，就要说到深度学习的算法，梯度下降。下面是梯度下降的几种方法：

这几种梯度下降最大不同点在于什么时候更新损失函数，关于损失函数如果不理解可以看另外一篇博客：

1.批梯度下降（BGD   -----  Batch  Gradient Decent）

概念：训练数据集的时候，将所有的数据集样本都训练一遍后更新损失函数

特点：这样效率低，计算开销大，速度慢，不适合在线机器学习。

batch英文直接翻译过来就是一批的意思，批梯度下降我们可以把这样一批看成是整个数据集。

2.随机梯度下降（SGD   ----  Stochastic Gradient Decent）

概念：每训练一个数据更新一次损失函数。

特点：这样的计算速度提高了很多，但是收敛性可能不太好，容易在最优点徘徊，很难get到那个最优点。

3.小批梯度下降（mini-batch Gradient Decent）

概念：把数据分为若干批，按批来更新损失函数

这个方法是上面两个方法的折中方法。

batch size：每次选取的数据集中的一小部分，也就是小批度下降中的那一小批。

iterations

iterations（迭代）：每次迭代都要更新一次权重参数，每次权重的更新都需要batch size个数据进行Forward计算得到损失函数，再用BP算法更新参数。

1 次Iteration=迭代一个batch size的量

epochs

（直译过来是时代、时期的意思）

epochs：也是就是在训练过程中所有训练集反复训练的次数。

三者关系

1 次Iteration=迭代一个batch size的量=N

1次epochs=所有数据集/batch size=N次Iteration

例：假设有1000个数据样本，batch size=10，那么一次epoch需要迭代100次。（1000/10=100）

即100次iteration，1次epoch。