第一：epoch
神經網路訓練時候 y=wx +b , 要把所有資料集樣本通過網路計算出y'結果，然後計算平均損失：
loss=( ∑(y - y')^2 ) / n(樣本總個數)
然後一次接一次地通過梯度下降法，得出比較小的loss，此時才算訓練完成。
上面說的一次接一次 就是epoch的次數。
第二：batch_size
上面每次訓練的過程中，因為需要把所有樣本送到神經網路計算一遍，用cpu的話比較慢，因為
要乙個乙個先後按順序，所以我們使用gpu，在當次epoch過程中可以同時進行運算，同時運算多少個
樣本(用同樣的w和b運算)，這個就是batch_size。
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