在Keras中，Epoch和Batch Size是两个用于训练神经网络的重要参数。
Epoch是指整个训练数据集被训练一次的次数。在每个Epoch结束后，模型的参数会根据损失函数进行更新。增加Epoch的数量通常可以提高模型的性能，但会增加训练时间。
Batch Size是指在每次参数更新时，模型所处理的样本数量。在训练过程中，数据集通常会被分成多个小批次进行训练，每个小批次的样本数量就是Batch Size。较大的Batch Size可以加快训练速度，但可能会导致模型的泛化能力下降；较小的Batch Size可以提高模型的泛化能力，但训练速度会变慢。
通过调整Epoch和Batch Size这两个参数，可以对模型的训练过程进行优化，找到一个合适的平衡点，以获得最佳的模型性能。
