在此的基础上进行选用batchsize为5，10，15，30分别进行训练，但是对于transformer来说batchsize为5，10的时候，训练集上一个epoch的迭代次数为54次与27次，虽然在测试集上一个epoch的迭代次数也会随之增加，但无法弥补训练集增加次数过多引起的过拟合也会作用于测试集。

您的问题是关于使用不同的batchsize在训练transformer时可能引起的过拟合问题，我会尽力回答。

首先，batchsize的大小会影响每个epoch中的迭代次数，因为较小的batchsize意味着需要更多的迭代来处理整个数据集。这可能会导致训练时间变长，但也可以提高模型的泛化能力。

然而，如果batchsize过小，会导致训练过程中的噪声增加，从而可能会引起过拟合。这是因为每个batch的数据可能不足以表示整个数据集的多样性，从而使得模型过于适应了batch中的数据，而无法泛化到测试集中的其他数据。

因此，选择合适的batchsize非常重要。在实际应用中，可以尝试不同的batchsize并观察模型在训练集和测试集上的表现，从而选择最优的batchsize。此外，还可以尝试使用一些正则化技术（如dropout）来减轻过拟合的影响。

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