Batch
在训练模型时，如果训练数据过多，无法一次性将所有数据送入计算。为了克服数据量多的问题，我们会选择将数据分成几个部分，即batch，进行训练，从而使得每个批次的数据量是可以负载的。每次送入训练的不是所有数据而是一小部分数据，另外，batch size 和batch numbers不是同一个概念。
Batch Size
所谓Batch就是每次送入网络中训练的一部分数据，而Batch Size就是每个batch中训练样本的数量。
Batch size大小的选择至关重要。为了在内存效率和内存容量之间寻求最佳平衡，batch size应该精心设置，从而最优化网络模型的性能及速度。
Epoch
一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程
为什么我们需要多个epoch呢？因为在训练时，将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合收敛。
Iterations
所谓iterations的次数就是完成一次epoch所需的batch个数。
简单来说，我们有2000个数据，若分成4个batch，那么batch size就是500，也就是每个Batch有500个样本。将所有的数据进行训练一次，完成1个epoch，需要进行4次iterations。
