机器学习batch-size是什么

在机器学习中，batch_size是指每个训练批次中包含的样本数量。在训练神经网络模型时，我们通常将一定数量的样本作为一个批次输入到模型中进行计算和更新参数。batch_size的大小会影响模型参数的更新速度和训练效果。较小的batch_size可以加快参数更新的速度，但可能导致训练过程波动较大；较大的batch_size可以降低噪声干扰，但会使参数更新缓慢和增加内存开销。因此，我们需要根据具体情况选择合适的batch_size，并进行调优以达到最佳的训练效果。在实践中，通常将batch_size设置为2的整数次幂，如32、64、128、256等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习中的batch_size是什么？](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/120352398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [关于机器学习（深度学习）训练过程中 batch_size 的意义](https://blog.csdn.net/quicmous/article/details/130802357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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