batch_size和minibatch

batch_size和minibatch都是在深度学习中用于训练模型的参数。它们都涉及到将训练数据集分成多个批次进行处理。

batch_size指的是每个批次中包含的样本数量。在训练过程中，模型会根据每个批次的样本进行参数更新。较大的batch_size可以加快训练速度，因为每个批次中的样本可以并行计算，但也会占用更多的内存。较小的batch_size则可以更好地逼近模型的梯度，但训练速度可能较慢。

minibatch是一种常见的训练策略，它将整个训练数据集分成多个较小的批次进行处理。每个批次中的样本数量通常是batch_size的一部分。通过使用minibatch，可以减少每次迭代中需要处理的数据量，从而提高训练效率。

总结起来，batch_size是指每个批次中的样本数量，而minibatch是一种将整个数据集分成多个批次进行训练的策略。它们在深度学习中都是非常常见的参数。