什么是batch_size？

batch_size是机器学习中的一个重要概念，它指的是每次迭代训练时，模型同时处理的样本数量。在训练过程中，数据集通常会被分成若干个批次（batches），每个批次包含一定数量的样本。而batch_size就是指每个批次中包含的样本数量。

较大的batch_size可以提高训练速度，因为在并行计算时可以同时处理更多的样本。此外，较大的batch_size还可以利用硬件加速，如GPU的并行计算能力。然而，较大的batch_size也可能导致内存不足或计算资源不足的问题。

较小的batch_size可以提供更好的模型收敛性和泛化性能，因为每个批次中的样本更具代表性。此外，较小的batch_size还可以避免过拟合问题。然而，较小的batch_size可能会导致训练过程中的噪声增加，因为每个批次中的样本可能不够代表性。

总之，选择合适的batch_size需要根据具体任务和计算资源进行权衡。常见的batch_size取值为32、64、128等。