epochs：我们在训练时，遍历迭代所有的训练集至少需要一个epoch，但是深度学习达到收敛普遍都是一个多次迭代训练的过程
batchsize在梯度下下降时常使用minibatch梯度下降，对小规模的数据集划分为一个batchsize，每经历一次batchsize训练就更新一次梯度，而不是每一个样本训练后都更新或者每一次epoch后才进行更新。
Iterations对前面的epochs和batchsize有了一定理解，那么假设我目前训练集为200，batchsize=10，那么Iterations=200/10=20
epochs、batchsize和Iterations理解
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