机器学习中epoch和batch_size分别代表什么？
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首先，我们知道要划分数据集，通常分为训练集，验证集，测试集。
在训练模型的时候，从训练集中一个一个取出来训练效率太慢，可以一次取一批来进行训练，batch_size就是这一批数据的数量设置。
1个epoch就是把训练集里面的所有数据都训练一遍。
模型的迭代次数就是训练集所有数据量除以batch_size，比如有100个数据，batch_size=10，那么迭代次数就是100÷10=10（次）。
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