MNIST 训练术语：Batch · Iteration · Epoch
全部训练数据 · 60000 张 (28×28 灰度)
60000
张样本 · 0–9 共 10 类
切批
Batch · 批
每批 batch_size = 60
送入
模型
更新参数 ×1
Iteration · 次
1 Batch = 1 次参数更新
遍历完全部 1000 个 Batch = 1 Epoch · 轮
核心关系
60 × 1000 = 60000
每批60 × 迭代1000次 = 全部样本
iter/epoch
= 样本总数 ÷ batch_size
数据划分：训练集学特征 · 验证集调参防过拟合 · 测试集评估泛化（三者不可混用）
▶ 重播