batch_size是什么

batch_size是指在机器学习中，一次训练时同时处理的样本数量。在训练神经网络时，通常会将训练数据集分成若干个大小相等的小批量（即batch），每个小批量包含多个样本。每次迭代时，神经网络会根据当前小批量的样本进行前向传播、计算损失函数和反向传播，然后更新模型参数。batch_size的大小会影响模型的训练速度和内存的占用情况，较大的batch_size可以加快训练速度，但会消耗更多的内存。而较小的batch_size则可以更好地利用样本之间的相关性，但训练速度可能会变慢。选择合适的batch_size需要考虑到计算资源的限制和模型性能的平衡。