batch_size = 256

batch_size是深度学习中一个重要的参数，它指了在训练过程中每次迭代所使用的样本数量。具体来说，batch_size = 256表示每次迭代时会同时处理256个样本。

使用较大的batch_size有以下几个优点：
1. 提高训练效率：较大的batch_size可以充分利用计算资源，加快训练速度。
2. 减少内存占用：较大的batch_size可以减少内存的使用，特别是在GPU训练时，可以更好地利用GPU的并行计算能力。
3. 改善模型收敛性：较大的batch_size可以提供更稳定的梯度估计，有助于模型更快地收敛到最优解。

然而，使用较大的batch_size也存在一些挑战：
1. 内存限制：较大的batch_size可能会超出计算设备的内存限制，导致无法进行训练。
2. 学习率调整：较大的batch_size可能需要相应地调整学习率，以保证模型的收敛性。
3. 模型泛化能力：较大的batch_size可能会导致模型过度拟合训练数据，降低了模型的泛化能力。