（1）iteration：表示1次迭代，每次迭代更新1次网络结构的参数；
（2）batch_size：1次迭代所使用的样本量；
（3）epoch：1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本。
需要补充的是，在深度学习领域中，常用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的样本，当数据量非常大时十分有效。此时，可根据实际问题来定义epoch，例如定义10000次迭代为1个epoch，若每次迭代的batch_size设为256，那么1个epoch相当于过了2560000个训练样本。