step（步骤）：指的是模型在训练过程中每一次参数更新的过程，有时也称为“training step”。

batch（批次）：指的是在训练过程中，将数据集分成若干个较小的批次进行处理，每个批次包含一定数量的样本。

batch size（批次大小）：指的是每个批次包含的样本数量，通常用来控制内存占用和训练速度等因素。

iteration（迭代）：指的是模型在训练过程中处理完一个批次数据后所进行的参数更新过程，也称为“training iteration”。

epoch（时期）：指的是模型在训练过程中遍历整个训练数据集的次数，也就是将所有的训练数据都看一遍的次数。

中文名称翻译如下：

step（步骤）：无变化，直接使用“step”即可。

batch（批次）：也可称作“批量”。

batch size（批次大小）：可以称作“批量大小”或“批大小”。

iteration（迭代）：无变化，直接使用“iteration”即可。

epoch（时期）：也可称作“轮次”。

创建于2023.2.18/0.18,修改于2023.2.18/0.18