在基于深度学习的超分辨率网络训练时，batch size设置得过大会出现损失值异常增大的现象吗？batch size该如何设置比较好呢？

在基于深度学习的超分辨率网络训练中，batch size设置得过大可能会导致内存不足，甚至无法训练，但不会直接导致损失值异常增大的现象。但是，过大的batch size会导致梯度更新不稳定，从而出现训练不收敛的情况，进而导致模型无法训练或训练效果很差。

一般来说，batch size的大小需要根据GPU内存大小、数据集大小、模型复杂度等因素综合考虑。通常建议将batch size设置为2的n次方（如32、64、128等），这样有利于GPU的并行计算，同时也不会导致内存不足的问题。

如果GPU内存较小，则需要适当减小batch size；如果数据集较大，则可以适当增大batch size。同时，也可以通过动态调整batch size（如warmup策略）来优化模型训练效果。