e的发音是鹅，写法从中横向外画半圆。记忆e的形状像鹅。
P的发音坡。两笔组成先写竖，再写右半圆。记忆p像小旗。
o读喔的音，写法是从从上到左转圆。记忆o的发音像小鸡叫的口形。
ch是声母音节，先写C，再写h组成ch。记忆ch的发音时，张开c形的嘴巴吃h东西来理解。
Epoch：一个epoch 就是 将数据集的全部训练样本训练一次
“在印度，有很多事项，都需要董事亲笔签字。”
印度风控和系统服务商Epoch创始人周子赫表示。
随着epoch数量的增加，神经网络中权重更新迭代的次数增多，曲线从最开始的不拟合状态，慢慢进入优化拟合状态，最终进入过拟合。
epoch的个数是非常重要的。那么究竟设置为多少才合适呢？恐怕没有一个确切的答案。对于不同的数据集来说，epoch数量是不同的。但是，epoch大小与数据集的多样化程度有关，多样化程度越强，epoch应该越大。
一般在神经网络中传递全部的数据集一次是不够的，我们需要将全部的数据集在同样的神经网络中传递多次，比如2万次，这个次数也需要训练，epoch的次数过多，容易造成过拟合，次数过少，容易使训练的不好。
当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch
训练时，所有训练数据集都训练过一次。举个例子：mnist 数据集有 60000 张图片作为训练数据，10000 张图片作为测试数据。假设现在选择 Batch Size = 100 对模型进行训练。迭代30000次。
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别：
（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；
（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；
举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：
训练完整个样本集需要：
100次iteration，1次epoch。
关于batchsize可以看看这里。
epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。
epoch：
英[ˈi：pɒk]美[ˈepək]
n。时期；纪元；世；新时代
复数：epochs。
扩展资料
神经网络工作原理
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络。
好
vans epoch鞋款整体透露的年代复古感不言而喻， 它和 Style 36 有着类似的魔力：看上去波澜不惊，但穿上去肯定爱不释手。其实这种从某个鞋款加高鞋帮的操作，在 vans epoch 并不少见，也有反其道而行之，由 Sk8-Hi 改低鞋帮的 Sk8-Low，当然这不是我们今天的核心内容，但以后肯定会说到。
使用方法：
1、酶标仪后部的电源开关打开，仪器将显示自检，基础酶联，软件版本号
2、等待数秒后，荧屏显示“基础酶联，准备和时间”,工作人员心须详细阅读仪器操作使用说明书,将被测样品板放入酶标盘中，同时打开与酶标仪相连的打印机开关
3、按“测量模式”键：进入选择波长程序,屏幕显示":基础酶联",""1单长波检测"",通过上下键选择单长波和双长波检测
4、按开始开始键,启动阅读功能,酶标仪开始对样品板进行检测
5、读数完毕,打印机开始打印结果。
