batch是越大越好还是越小越好

Batch 的大小对深度学习模型的性能和训练速度都有影响，一般来说，batch 大小的选择需要根据具体情况进行调整。以下是一些常见的建议：

1. Batch 大小越大，训练速度越快，但是内存占用也越高，可能会导致 GPU 内存不足，需要降低 batch 大小或者使用更大的 GPU。

2. Batch 大小越小，训练速度越慢，但是模型的泛化能力可能会更好。

3. 对于小数据集，batch 大小通常应该设置得较小，以充分利用数据集；对于大数据集，batch 大小可以设置得较大，以提高训练速度。

4. 一般来说，batch 大小的选择还应该根据模型的复杂度和硬件设备的性能进行调整，具体可以通过实验来确定最佳的 batch 大小。

相关问题

Mini batch RMSE越大越好吗

不是的，Mini batch RMSE越小越好。RMSE指的是均方根误差，是一种衡量模型预测精度的指标，它的值越小表示模型预测的结果与真实结果的差距越小。在训练模型时，我们通常会使用Mini batch来进行批量训练，每个Mini batch的RMSE值应该越小越好，这样才能保证模型在每个Mini batch上都有较好的拟合效果，从而提高整体的模型精度。

batch_size是否越大越好

并不是batch_size越大越好。batch_size的大小会影响模型的优化程度和速度，同时也会影响GPU内存的使用情况。当模型没有BN层，数据集类别较少时，batch_size可以设置得较小一点，以保证一个batch里面各个类别都能取到样本。当有足够算力时，选取batch_size为32或更小一些。算力不够时，在效率和泛化性之间做trade-off，尽量选择更小的batch_size。当模型训练到尾声，想更精细化地提高成绩时，可以设置batch_size为1，即做纯SGD，慢慢把error磨低。因此，batch_size的大小需要根据具体情况进行选择。