假设，你是一个新手。
一天，有人问了你 epoch在机器学习里面代表着什么？
QQ里面截图：
截图1
最好的方式是在知乎里面找啦：
https://www.zhihu.com/question/43673341
但是，
本着认真的态度，在网上查查 ：
在stackOverflow
1. Meaning of an Epoch in Neural Networks Training
这个有个单词 cycle ， cycle是循环的一次啊，full taining cycle on training set 就是说在epoch就是一次对所有数据的训练啦。 那么，每次训练是不是一样的呢？
How do know how many deep learning epochs were done, from R?
这个人是从代码的角度解释的。
在Quora里面找了找
What is an epoch in deep learning?
这位投票率比较高： 他的观点是 一个epoch就是将全部训练集合的一次传播（这里并没有指名是正向还是反向？），通常情况下，one epoch 包含很多迭代（这是自然的）；回答者的第二句话就厉害了：Because usually we divide the training set into batches, each epoch go through the whole training set. Each iteration goes through on batch. 我们把数据集分割成很多批次batch, 每次迭代经过批处理，每个epoch要经过整个训练集合。最后这位还给出了一本书的链接支持自己观点
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html 这里给出的更加具体：
从给出的程序片段上，我们可以知道epoch 是训练整个数据集合的，每次训练之前shuffle一次。每个epoch中包含batches. 与图一，图二中的说法一致
本着怀疑的态度，又看了一个链接 Epoch vs. Iteration
”an epoch is a complete pass through a given dataset.“ 这里说的很明白了。再看看最后：Epoch and iteration are only synonymous if you update your parameters once for each pass through the whole dataset; if you update using mini-batches, they mean different things. 如果每次通过整个数据集更新参数一次，epoch和terator是同义词; 如果使用小批量进行更新，则意味着不同的事情。 注意，这就和我们之前的理解不同了。假设我们有两个batch A和B, 进行3次迭代， 虽然迭代的是AAABBB， 但是这3个epoch 可以看做AB ,AB，AB
多看了一个文献，我发现和之前描述的略有不同。这里说在大良的数据情况下，迭代和epoch 是一样的，但是在小数据的情况下是不同的。
有点开始怀疑英语水平了。。。。继续看--》
What is batch size and epoch in neural network?
这位作者也给出比较详细：epoch是整个训练数据进行一次正向传播和反向传播的。； 那么迭代和batch的关系呢？？？给出了一个例子： 假如，你的训练数据有1000个，你的batch_size=500. 那么需要两次iteration才能完成一次epoch.这下似乎明白了： 图1，2说的不错，那么图3呢，说的也不错，batch1=A,batch2=B的时候，在进行三个epoch, 你看看是不是和图3的说法一样的呢？
说了这么久，似乎还忘了一个问题：epoch 有什么用呢？且继续看上面的链接。。。。
似乎没有找到我们想要的
嘿嘿，这个时候找一篇深度学习的论文，在实验部分一定会有介绍的。
小结
epoch 其实也是我在写论文的时候遇到的，在度量模型训练的程度时候可以用一下。
敬请期待：
How To Improve Deep Learning Performance
http://epoch.ch/
