在机器学习和深度学习中，"niter" 通常指的是迭代次数（number of iterations），而 "epoch" 是指一个完整的训练数据集通过神经网络的前向传播和反向传播的次数。这两个概念之间存在一定的关系。
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迭代次数（niter）：是指训练过程中优化算法（如随机梯度下降）进行参数更新的次数。每一次迭代，算法都会根据一小批训练样本的梯度来更新网络的权重和偏置，从而逐步优化网络的性能。一次迭代不一定等同于一个完整的训练数据集（epoch），因为在一次迭代中，通常只会使用一个小批次的样本进行参数更新。
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训练周期（epoch）：是指整个训练数据集在神经网络上前向传播和反向传播的一次完整循环。在每个 epoch 中，所有的训练样本都会被用来更新网络的参数，从而使得网络逐步适应训练数据。一般来说，随着 epoch 数的增加，模型会变得更加适应训练数据，但也可能导致过拟合。
这两个概念之间的关系取决于批次大小（batch size）的选择。假设你有一个包含 1000 个样本的训练数据集，并且你选择使用批次大小为 100 进行训练。在这种情况下，一个 epoch 就相当于 10 次迭代（1000 个样本 / 100 批次大小 = 10）。如果你选择训练 50 个 epoch，那么总迭代次数将是 500 次（50 epoch * 10 次迭代/epoch = 500 次迭代）。
总之，niter（迭代次数）是指算法更新参数的次数，而 epoch（训练周期）是指训练数据集在神经网络上进行一次完整循环的次数。它们的关系取决于批次大小和训练数据集的规模。