Epoch和iteration描述的是不同的东西。

时代

epoch描述了算法看到整个数据集的次数。因此，每当算法看到数据集中的所有样本时，就完成了一个epoch。

迭代

迭代描述了一批数据通过算法的次数。在神经网络的例子中，这意味着向前传递和向后传递。因此，每当你通过神经网络传递一批数据时，你就完成了一次迭代。

例子

举个例子可能会更清楚。

假设您有一个包含10个示例(或样本)的数据集。批处理大小为2，并指定算法运行3个epoch。

因此，在每个epoch中，您有5个批次(10/2 = 5)。每个批次都通过算法，因此每个epoch有5个迭代。 因为您已经指定了3个epoch，所以总共有15个迭代(5*3 = 15)用于训练。

我认为迭代相当于批SGD中的单批正向+反向。Epoch将遍历整个数据集一次(正如其他人提到的那样)。

通常，你会把你的测试集分成小批，让网络从中学习，并让训练在你的层数中一步一步地进行，一直应用梯度下降。所有这些小步骤都可以称为迭代。

一个epoch对应于整个训练集通过整个网络一次。限制这种情况是很有用的，例如对抗过拟合。

Epoch is 1 complete cycle where the Neural network has seen all the data. One might have said 100,000 images to train the model, however, memory space might not be sufficient to process all the images at once, hence we split training the model on smaller chunks of data called batches. e.g. batch size is 100. We need to cover all the images using multiple batches. So we will need 1000 iterations to cover all the 100,000 images. (100 batch size * 1000 iterations) Once Neural Network looks at the entire data it is called 1 Epoch (Point 1). One might need multiple epochs to train the model. (let us say 10 epochs).

一个epoch包含几个迭代。这就是这个时代。让我们把epoch定义为训练神经网络时在数据集上的迭代次数。

Epoch和iteration描述的是不同的东西。

时代

epoch描述了算法看到整个数据集的次数。因此，每当算法看到数据集中的所有样本时，就完成了一个epoch。

迭代

迭代描述了一批数据通过算法的次数。在神经网络的例子中，这意味着向前传递和向后传递。因此，每当你通过神经网络传递一批数据时，你就完成了一次迭代。

例子

举个例子可能会更清楚。

假设您有一个包含10个示例(或样本)的数据集。批处理大小为2，并指定算法运行3个epoch。

因此，在每个epoch中，您有5个批次(10/2 = 5)。每个批次都通过算法，因此每个epoch有5个迭代。 因为您已经指定了3个epoch，所以总共有15个迭代(5*3 = 15)用于训练。