请将以下关于epochs、batches和 iterations的区别总结到5句话以内。在深度学习中，一个 Epoch 是指将整个训练数据集的所有样本都通过训练模型一次。而所谓的 Batch Size，它指的是一次梯度更新中使用的样本数量，在计算过程中不会一次处理所有的数据，而是分成若干个小批量。每个小批量叫做一个 Batch。所有的小批量完成一次训练后，我们称完成了一次完整的训练周期，也即一个 Epoch。如果我们对每个 Batch 都做一次梯度下降，那么每完成一批我们就称其为完成了一次 iteration，一个 Epoch 中的总 iterations 数量由训练数据集的大小除以 Batch Size 来计算。
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在深度学习中，一个 Epoch 意味着整个训练数据集所有的样本都通过模型训练了一遍。Batch Size 是指每次梯度更新过程中使用的样本数，数据被分成多个小批量（Batch）。一个 Epoch 的完成需要所有 Batch 完成一次训练。每个 Batch 完成训练并进行一次梯度下降被称为一次 iteration，整个 Epoch 的 iteration 数量等于训练集大小除以 Batch Size。
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