在机器学习的训练过程中，Batch Size、Iteration和Epoch是三个非常重要的概念。它们帮助我们更好地理解模型是如何通过数据进行优化的。

首先，Batch Size指的是每次训练时从数据集中抽取的数据量大小。想象一下，如果你有一堆水果需要分类，Batch Size就是每次拿多少个水果来处理。常见的Batch Size有32、64或128，具体选择取决于计算资源和任务需求。

接着，Iteration是指完成一次Batch Size的训练过程。比如，如果有1000个样本，而Batch Size是100，那么就需要进行10次Iteration才能完成整个数据集的一轮训练。

最后，Epoch代表模型完整地遍历整个数据集一次的过程。如果数据集有1000个样本，Batch Size为100，那么完成一个Epoch需要10次Iteration。简单来说，Epoch越多，模型越可能学到更多规律，但也要注意避免过拟合哦！

掌握这三个概念，能让你更高效地调整模型训练策略！🚀