Q:
ディープラーニングの学習パラメータのバッチサイズとエポック数について教えてください。

A:
バッチサイズは１回にネットワークに与えるデータ数で
画像データを何巡させるかの数値がエポック数です。
つまり、全画像データが1巡した際、1エポックとなります(参照：添付PDF)。

1バッチに選択される画像は、全データからランダムで選択されるため、
各クラスから同じ枚数になるようにはなっておりません。

例えば、学習用の全クラスの合計の画像データが1000枚であり
バッチサイズを20、エポック数を100とすると、
1エポックにつき50回の反復を、100エポック分おこなうため、
5000回が全反復回数となります。

[パラメータの更新]が指すものは２つあり
１．[精度の更新]は学習ごとに行われます。
２．[学習率などの設定値の更新]は最初に指定したエポック回数ごとに行われます。