几句话明白：神经网络中的基本概念batch，epoch，iterations及对训练效果的影响

###神经网络中的基本概念batch，epoch，iterations及对训练效果的影响
自己一直很迷糊，这几个关键词也是傻傻分不清楚，为了彻底搞明白，所以用文字记录：

batch：批，一次网络训练读入的数据大小，对于数据集太大时，为了平衡内存效率和内存容量寻找一个最佳平衡，采用分批训练，很明显，number of batches就是分了几批，batch_size就是每一批的大小，称批量数据样本数
所以就有：
1、batch_size 会影响到模型优化程度和训练速度
2、增大Batch_Size，一次读入的数据增大，所需内存容量增加，相对处理速度加快。
3、合适的batch_size，增加梯度下降方向的准确度，减小训练震荡，加快收敛
epoch：时期，即所有训练样本（完整的数据集）通过了神经网络训练一次（一个正向传递和一个反向传递）
Iteration：迭代，神经网络中通过多次迭代训练已达到最优结果。
1个iteration即迭代一次，即batch_size个样本训练一次（一个正向通过和一个反向通过），迭代的过程就是梯度下降的过程，每一次迭代的结果都会做为下一次迭代的初始值。
梯度下降
梯度的含义是代价函数的斜率，下降是代价函数的下降

实例：

注意：
1、number of batch = iterations
2、完成一个batch(或一次迭代) 权重更新一次
3、完成一个epoch则完成一次全数据集训练，更新batch次权重
4、训练的过程，即权重更新的过程。

参考
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