批量大小为10050个epoch

批量大小为100意味着在每个训练步骤中，模型将使用100个样本来计算梯度和更新参数。这个值的选择可以根据计算资源和数据集大小来确定。较大的批量大小可以加快训练速度，但可能会增加内存需求。

50个epoch表示模型将遍历整个数据集50次进行训练。一个epoch表示将数据集中的每个样本都输入模型一次。epoch的选择取决于数据集的大小和模型的复杂度。较大的epoch数量可以提高模型的性能，但也会增加训练时间。

综上所述，使用批量大小为100和50个epoch进行训练意味着模型将使用100个样本进行一次梯度计算和参数更新，并重复这个过程50次，遍历整个数据集。