概念引入
我们已知在梯度下降中需要对所有样本进行处理过后然后走一步，那么如果我们的样本规模的特别大的话效率就会比较低。假如有500万，甚至5000万个样本(在我们的业务场景中，一般有几千万行，有些大数据有10亿行)的话走一轮迭代就会非常的耗时。这个时候的梯度下降使用了 我们已知在梯度下降中需要对所有样本进行处理过后然后走一步，那么如果
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深度学习中的batch（batch size，full batch，mini batch， online learning）、iterations与epoch
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