在深度学习中，Epoch（周期）和 Batch Size（批大小）是训练神经网络时经常使用的两个重要的超参数。它们之间的关系是通过以下方式连接的：
Epoch（周期）：
Epoch 表示整个训练数据集被神经网络完整地通过了一次。在一个 Epoch 内，神经网络会看到训练数据集中的所有样本一次，进行前向传播、反向传播，并更新权重。
Batch Size（批大小）：
Batch Size 定义了在每次权重更新之前，模型看到的训练样本的数量。例如，如果 Batch Size 为 32，则神经网络在每次权重更新前会看到训练数据中的 32 个样本。
关系：
Epoch 中的迭代次数： 一个 Epoch 包含了多个迭代（iterations），每个迭代包含一个 Batch 的训练数据。Epoch 中的迭代次数等于（训练数据总样本数） /（Batch Size）。
影响训练效果： Epoch 的数量和 Batch Size 的选择都会影响训练的效果。
如果 Batch Size 较大，每次更新权重时使用的样本数量较多，训练过程的计算速度可能会提高，但也可能导致内存要求增加，且某些样本可能因为缺乏多样性而导致模型泛化性能下降。
如果 Batch Size 较小，每次更新权重时使用的样本数量较少，训练过程的计算速度可能较慢，但模型可能更好地受益于样本之间的差异，有助于更好地泛化到未见过的数据。选择策略： 通常，在选择 Batch Size 时，需要考虑计算资源、内存容量以及模型的收敛速度。在选择 Epoch 的数量时，需要进行调试和监控，以确保模型在训练数据上收敛，并且不过拟合或欠拟合。超参数的选择通常需要进行实验和调整，以找到最适合特定任务和数据集的值。
