batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数：
（1）batchsize：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。
（2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。
（3）epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batchsize 等于训练集的样本数。
（4）MAX_EPOCH:作为可调得传参，限定全部样本一共训练多少次。
目前常用随机梯度下降SGD来训练，相当于上述两个“极端”方法的折中：将训练集分成多个mini_batch（即常说的batch）,一次迭代训练一个minibatch（即batchsize个样本），根据该batch数据的loss更新权值。这相比于全数据集训练，相当于是在寻找最优时人为增加了一些随机噪声，来修正由局部数据得到的梯度，尽量避免因batchsize过大陷入局部最优。
这种方法存在两对矛盾。由于一次只分析的一小部分数据，因此整体优化效果与batchsize有关：
batchsize越小，一个batch中的随机性越大，越不易收敛。然而batchsize越小，速度越快，权值更新越频繁；且具有随机性，对于非凸损失函数来讲，更便于寻找全局最优。从这个角度看，收敛更快，更容易达到全局最优。
batchsize越大，越能够表征全体数据的特征，其确定的梯度下降方向越准确，（因此收敛越快），且迭代次数少，总体速度更快。然而大的batchsize相对来讲缺乏随机性，容易使梯度始终向单一方向下降，陷入局部最优；而且当batchsize增大到一定程度，再增大batchsize，一次batch产生的权值更新（即梯度下降方向）基本不变。因此理论上存在一个最合适的batchsize值，使得训练能够收敛最快或者收敛效果最好（全局最优点）。
根据现有的调参经验，加入正则化项BN后，在内存容量允许的情况下，一般来说设置一个较大的batchsize值更好，通常从128开始调整。
