batch size是什么意思

在机器学习中，batch size是指一次训练中的样本数目。在训练神经网络时，通常会将训练数据分成若干个batch，每个batch包含一定数量的样本。然后，模型会对每个batch进行前向传播、计算损失函数、反向传播等操作，并更新参数。通过使用batch size，可以使得模型的训练过程更加高效，同时也可以减少内存的使用。通常，batch size的大小会影响模型的训练速度和泛化性能，不同的任务和模型需要选择不同的batch size。