你的问题非常专业，确实容易混淆，下面我用科研术语 + 通俗比喻来清晰地区分：

---

✅ 简明对照表：Iteration vs. Epoch（在监督学习中）

名称	专业术语解释	通俗理解	是否属于监督学习（深度学习）专属
Iteration	一次训练步骤：对一个 mini-batch 做一次前向传播 + 反向传播 + 参数更新	拿一小批样本练一下	✅ 是
Epoch	一个轮回：遍历整个训练集一次，每个样本都被用来训练过一遍	把所有样本都过一遍	✅ 是

---

🎓 它们的数学关系：

如果你有：

• 总训练样本数 = 10,000

• batch_size = 100

那么：

• 每训练一批（100 个样本）是 1 iteration

• 训练完全部（100 x 100 次）是 1 epoch

• 所以：

  

---

🔄 它们的不同点总结：

属性	Epoch	Iteration
粒度	粗（1 次遍历全数据）	细（每次训练一批数据）
次数	通常是超参数，如 10、50、100	自动计算（根据 batch 数量）
调用时机	每次跑完整个训练集	每次训练一批数据时
常见用法	用于控制整体训练轮数	用于记录每次更新

---

🔬 举例说明（监督学习）：

训练集共有 10,000 张图片，batch_size=100，训练 10 个 epoch➡️ 每个 epoch 有 100 次 iteration
➡️ 共训练 1,000 次 iteration

---

🤖 那强化学习呢？它有 Epoch 吗？

强化学习（比如你当前做的抓取训练）通常不使用 Epoch 这个词，因为：

• 它没有固定数据集，而是边训练边生成数据（agent 与环境交互）

• 所以它使用：

  • iteration：一次交互 + 学习更新

  • episode：一轮完整任务尝试（从环境重置到终止）

✅ Iteration 是两个领域共有的，但 Epoch 是监督学习的特有概念。

---

🧠 总结一句话：

在深度学习中：

• Iteration 是每处理一个 batch

• Epoch 是处理一遍全体数据

在强化学习中：

• Iteration 是一次状态-动作-奖励-更新过程

• Episode 是一轮完整的交互任务

如果你需要，我可以画一张图来展示它们之间的关系，或者输出 PDF/表格版笔记。是否需要？

继续

这张图清晰地区分了监督学习与强化学习中的三个核心概念：

概念	所属领域	通俗解释	专业定义
Epoch	监督学习	用整个数据集“复习”一遍	一个完整遍历训练数据集的过程
Iteration	监督学习	每次使用一个 mini-batch 进行学习	模型参数一次前向传播+反向传播+梯度更新的过程
Episode	强化学习	智能体完成一轮任务尝试（如抓取一个物体）	从环境初始化到任务完成或失败为止的一整段交互流程

图中使用颜色标记：

• 蓝色表示 Epoch：覆盖整个数据集。

• 绿色表示 Iteration：每个 mini-batch 一次。

• 橙色表示 Episode：强化学习中的一次完整试验。

• 紫色表示 RL Iteration：一次模型更新对应一次观测动作反馈。

📎 图片已保存：Epoch_vs_Iteration_vs_Episode_示意图.png，你可以点击这里下载。

是否还需要我配套输出为 PDF 或添加中英文注释版？