Anchor 锚点概念
特征图上一点在原图中的对应点称为anchor。 以锚点为中心的9种不同大小和纵横比的矩形框称为anchor的点框
Epoch, Batch, Iteration概念
Epoch（时期）： 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。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。 然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。**
Batch（批 / 一批样本）： 将整个训练样本分成若干个Batch。 Batch_Size（批大小）： 每批样本的大小。 Iteration（一次迭代）： 训练一个Batch就是一次Iteration（这个概念跟程序语言中的迭代器相似）。
为什么要使用多于一个epoch?
在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。但请记住，我们使用的是有限的数据集，并且我们使用一个迭代过程即梯度下降来优化学习过程。如下图所示。因此仅仅更新一次或者说使用一个epoch是不够的。
随着epoch数量增加，神经网络中的权重的更新次数也在增加，曲线从欠拟合变得过拟合。
那么，问题来了，几个epoch才是合适的呢？
不幸的是，这个问题并没有正确的答案。对于不同的数据集，答案是不一样的。但是数据的多样性会影响合适的epoch的数量。比如，只有黑色的猫的数据集，以及有各种颜色的猫的数据集。
换算公式：
实际上，梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的 Batch_Size 不同
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。
每个 Epoch 要训练的图片数量：60000(训练集上的所有图像) 训练集具有的 Batch 个数： 60000/100=600 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数：600 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数：600（完成一个Batch训练，相当于参数迭代一次） 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：600 训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 600*10=6000 不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。 总共完成30000次迭代，相当于完成了30000/600=50个Epoch
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