神经网络中的 Epochs, Batchsize, Iterations 具体是什么
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在看神经网络相关的论文时，总是能看到Epochs, Batchsize, Iterations 这些字眼，要弄明白这些专业术语，不得不先讲下梯度下降的概念。
梯度下降
梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一，用来求解复杂曲线的最小值。“梯度”是指某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。“下降”是指下降递减的过程。
梯度下降法是多次迭代求解的，梯度下降的迭代质量有助于使模型尽可能拟合训练数据。
梯度下降中有一个叫做学习率的参数，如上图左所示，在迭代开始时，步长越大，学习率就越高。随着点的下降，步长变短，即学习率变小。此外，误差函数也在不断减小。
我们在训练模型时，如果训练数据过多，无法一次性将所有图像数据输入网络，为了解决这个问题，我们会将数据分成几个部分进行分批训练，即batch，使得每个批次的数据量是可以负载的。将这些batch的数据逐一输入到网络中，更新神经网络的参数，使得网络收敛。
Epoch
一个Epoch指的是将所有的数据输入网络完成一次向前计算及反向传播。由于完成一个epoch训练的周期较长（数据量大），一次性输入所有数据计算机无法负荷，所以将其分成多个batches。那么为什么还需要训练多个epochs呢？我们知道，训练网络时，仅仅将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复训练多次才能使网络收敛。在实际训练时，将所有数据分成多个batches，每次输入一个batch大小的数据进行训练，梯度下降本身就是一个迭代过程，所以经过单个epoch更新权重是不够的。
下图展示了经过不同的epoch训练的到的结果。
可见，随着epoch的增加，神经网络中权重更新迭代的次数增加，曲线从开始的欠拟合，慢慢进入最佳拟合，epoch继续增加，最后过拟合。
因此，epoch的个数是非常重要的，究竟设置多少才合适呢？恐怕没有一个确切的答案。对于不同的数据集来说，最佳的epoch是不同的。但是，epoch的大小和数据集的多样化程度有关，多样化程度越强，epoch也应该越大。
Batchsize
Batch是每次输入网络进行训练的批次，而batchsize是每个batch中训练样本的数量。注意batch size 和 batch numbers 是不同的。
batchsize大小的选择也是非常重要的，为了在内存容量和内存效率之间取得最佳平衡，batchsize 应该用心设置，从而最优化网络模型的性能和速度。
下图为不同的batchsize 得到的训练结果。其中蓝色为所有数据一起输入进行训练，也就是只有一个batch，batch内包含所有训练样本；绿色为minibatch，即将所有数据分成若干个batches，每个batch内包含一小部分训练样本；红色为随机训练，即每个batch内只有一个样本。
从上图看到，蓝色全数据效果更好，当数据量较小，计算机内存可以负载的时候，可以采用这种训练方式；绿色的mini分批次训练精度略有损失；而红色的随机训练，难以达到收敛状态。
Iterations
所谓iterations就是完成一次epoch所需的batch个数。batch numbers就是iterations。
举个例子来说，我们有12800个训练样本，分成100个batches，那么batchsize就是128。将所有的数据输入网络，训练完成一个epoch，需要经过100次iterations。
