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.在神经网络中，而且需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。使用的是有限的数据集，并且使用梯度下降来优化学习过程。因此仅使用一个Epoch更新一次是不够的，需要多次使用Epoch。随着使用Epoch次数增加，神经网络中的权重的更新次数也在增加，拟合曲线从欠拟合变为过拟合。对于选择多少次Epoch才是合适的问题，对于不同的数据集则不同。（2）Batch 当一个Epoch样本（也就是所有的训练样本）数量过于庞大时，需要将其分成多个小块，也就是分成多个Batch（批）。使用Batch_Size（批大小）表示每批样本的大小，训练一批就是一次迭代。 Batch数=训练集大小/Batch