from http://www.cnblogs.com/qggg/p/6876942.html
转自 http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50721565
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别:
(1)batchsize:批大小。在深度学习中,一般采用SGD(随机梯度下降法SGD)训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;
(2)iteration:循环。个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;
(3)epoch :一个纪元。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,batchsize=10,那么:
训练完整个样本集需要:
100次iteration,1次epoch。
关于随机梯度下降法SGD看这里
关于batchsize可以看这里。