假设我现在有一个大小为10000张图片的数据集

epoch：
如果我现在进行训练，我要训练8个epoch，也就是说从训练开始到训练结束，我一共要跑80000张图片的数据。换句话说，1个epoch就是你整个数据集的量。

batch_size：
现在，我开始训练数据，但是大家都知道，即使我电脑配置好到爆炸，我也很难把所有的数据一次性喂进去，所以我要把这10000个数据分成很多块，这就是batch_size，假设我现在 batch_size = 20，也就是说我每次往我的电脑里面输入20个数据。这同样就是一次迭代(iteration)。

iteration：
当你20个数据喂进去之后，你的损失函数根据你输入网络的数据(x)最后得到的预测结果(y’ = f(x))与真实结果(y)的差值和前向传播算法来不断惩罚你的权重，使得权重可以不断地调整。
而每次输入一个batch_size，相应的损失函数就发挥一次效应，同样地，权重就会被更新一次，所以每次输入和处理完一个batch_size这个过程叫做一次迭代(iteration)