batchsize与mini-batch的区别

batchsize和mini-batch都是深度学习中常用的概念，但它们有一些区别。batchsize指的是在训练神经网络时，每次输入模型的样本数；而mini-batch指的是将所有训练样本分成若干个小批次(batch)，每个小批次包含的样本数即为mini-batch size。

通常情况下，batchsize和mini-batch size是相等的，即每次输入模型的样本数就是一个小批次的样本数。但是，当训练数据集非常大时，为了节省内存和加速训练，可以将所有训练样本分成若干个小批次进行训练，这时候batchsize就会大于mini-batch size。

相关问题

mini-batch size

可以根据需要设置不同的 mini-batch size（小批量大小）来训练模型，通常情况下较大的 mini-batch size 可以更快地完成训练，但可能会导致模型更加不稳定，较小的 mini-batch size 可以让模型更加稳定，但可能需要更长的训练时间。对于具体的问题，需要根据实际情况来选择适当的 mini-batch size。

mini-batch和batchsize的区别是

在深度学习中，batch size是指在一次迭代中所使用的样本数，而mini-batch是指将batch分成的若干个小batch，每个小batch包含的样本数即为mini-batch size。因此，mini-batch size是batch size的一部分，而不是两个不同的概念。在实际应用中，mini-batch的使用可以提高训练效率和模型的泛化能力，因为它可以减少内存的占用和计算量的开销，同时也可以避免陷入局部最优解。