神经网络训练时常见的概念问题

epoch、 iteration和batchsize，三个的区别：

（1）batchsize：一个批次样本含量。在深度学习中，即每次训练在训练集中取 batchsize 个样本训练；

（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；

（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；

举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=100，那么，一个batch有100个样本

训练完整个样本集需要：

10次iteration，1次epoch。

iterations（迭代）：每一次迭代都是一次权重更新，每一次权重更新需要batch size个数据进行Forward运算得到损失函数，再BP算法更新参数。

最后可以得到一个公式 one epoch = numbers of iterations = N = 训练样本的数量/batch size

卷积层输出feature map 的size为：(N+2xp-k)/s+1 得到(p为padding的大小)，每次滑动运算后都会得到一个点。

　　a) N是NxN平面水平或者垂直方向上的大小；

　　b) K是kernel在NxN平面方向上的大小kernel_size；

　　c) S是滑块每次滑动的步长stride；