batchsize：批大小。每次訓練取的資料量
iterator：迭代次數。訓練完全部資料所執行的batch個數，1個iteraror相當於用乙個batch訓練一次
epoch：訓練集中所有的資料都訓練了，叫做乙個epoch。一般epoch個數不為1。
eg：trainsets_size = 10000， batchsize = 1000 ，那麼，用過全部的trainsets訓練模型，需要1個epoch，10次iterator。
如果eopch = 17，訓練完第乙個epoch之後，計算了損失，會繼續開始第二個epoch的訓練。
與「端到端」相對的一種方法是「分治法」。過去解決乙個人工智慧問題（以影象識別為例）往往通過分治法將其分解為預處理、特徵提取與選擇、分類器設計等步驟。
分治法通過將母問題分解成若干個小的簡單可控的子問題，儘管在子問題上可以得到最優解，但子問題的最優解並不意味著就能得到全域性的最優解。
端到端：在整個學習流程中並不進行人為的子問題劃分，而是完全交給深度學習模型直接學得從原始輸入到期望輸出的對映。
相比分治策略，「端到端」的學習方式具有協同增效的優勢，有更大可能獲得全域性最優解。
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滲透測試中一些專業術語講解
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