解决方案：batch_size跟epoch有什么不同

一、现象

在接触深度学习框架 tensorflow 的时候，起初会对 batch_size 跟 epoch 分不太清，后期时间久而久之会容易遗忘，所以整理一下

二、解决方案

在机器学习和深度学习中，batch_size 和 epoch 是两个非常重要的概念，它们在训练神经网络时起着关键作用，但代表的含义不同：

1. Batch Size：

   • 指的是每次迭代（iteration）或训练步骤中用于训练模型的样本数量。
   • 它决定了每次训练时更新模型权重的数据量。
   • 较小的batch size可以提供更多的随机性，有助于避免陷入局部最小值，但可能需要更多的迭代次数来收敛。
   • 较大的batch size可以加快训练速度，但可能会导致模型陷入局部最小值，并且需要更多的内存。

2. Epoch：

   • 指的是整个训练数据集被完整地使用一次的次数，即模型在整个数据集上训练的轮数。
   • 一个epoch意味着模型已经看过了所有的训练样本至少一次。
   • 增加epoch的数量可以确保模型有足够的机会学习数据集中的模式，但过多的epoch可能会导致过拟合。

简单来说，batch_size 影响每次训练更新的样本数量和训练的稳定性，而 epoch 影响模型训练的轮数和学习深度。在实际应用中，选择合适的 batch_size 和 epoch 对于训练一个有效的模型非常重要。