你的問題非常專業，確實容易混淆，下面我用科研術語 + 通俗比喻來清晰地區分：

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? 簡明對照表：Iteration vs. Epoch（在監督學習中）

名稱	專業術語解釋	通俗理解	是否屬于監督學習（深度學習）專屬
Iteration	一次訓練步驟：對一個 mini-batch 做一次前向傳播 + 反向傳播 + 參數更新	拿一小批樣本練一下	? 是
Epoch	一個輪回：遍歷整個訓練集一次，每個樣本都被用來訓練過一遍	把所有樣本都過一遍	? 是

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🎓 它們的數學關系：

如果你有：

• 總訓練樣本數 = 10,000

• batch_size = 100

那么：

• 每訓練一批（100 個樣本）是 1 iteration

• 訓練完全部（100 x 100 次）是 1 epoch

• 所以：

  

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🔄 它們的不同點總結：

屬性	Epoch	Iteration
粒度	粗（1 次遍歷全數據）	細（每次訓練一批數據）
次數	通常是超參數，如 10、50、100	自動計算（根據 batch 數量）
調用時機	每次跑完整個訓練集	每次訓練一批數據時
常見用法	用于控制整體訓練輪數	用于記錄每次更新

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🔬 舉例說明（監督學習）：

訓練集共有 10,000 張圖片，batch_size=100，訓練 10 個 epoch?? 每個 epoch 有 100 次 iteration
?? 共訓練 1,000 次 iteration

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🤖 那強化學習呢？它有 Epoch 嗎？

強化學習（比如你當前做的抓取訓練）通常不使用 Epoch 這個詞，因為：

• 它沒有固定數據集，而是邊訓練邊生成數據（agent 與環境交互）

• 所以它使用：

  • iteration：一次交互 + 學習更新

  • episode：一輪完整任務嘗試（從環境重置到終止）

? Iteration 是兩個領域共有的，但 Epoch 是監督學習的特有概念。

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🧠 總結一句話：

在深度學習中：

• Iteration 是每處理一個 batch

• Epoch 是處理一遍全體數據

在強化學習中：

• Iteration 是一次狀態-動作-獎勵-更新過程

• Episode 是一輪完整的交互任務

如果你需要，我可以畫一張圖來展示它們之間的關系，或者輸出 PDF/表格版筆記。是否需要？

繼續

這張圖清晰地區分了監督學習與強化學習中的三個核心概念：

概念	所屬領域	通俗解釋	專業定義
Epoch	監督學習	用整個數據集“復習”一遍	一個完整遍歷訓練數據集的過程
Iteration	監督學習	每次使用一個 mini-batch 進行學習	模型參數一次前向傳播+反向傳播+梯度更新的過程
Episode	強化學習	智能體完成一輪任務嘗試（如抓取一個物體）	從環境初始化到任務完成或失敗為止的一整段交互流程

圖中使用顏色標記：

• 藍色表示 Epoch：覆蓋整個數據集。

• 綠色表示 Iteration：每個 mini-batch 一次。

• 橙色表示 Episode：強化學習中的一次完整試驗。

• 紫色表示 RL Iteration：一次模型更新對應一次觀測動作反饋。

📎 圖片已保存：Epoch_vs_Iteration_vs_Episode_示意圖.png，你可以點擊這里下載。

是否還需要我配套輸出為 PDF 或添加中英文注釋版？