batch_size 增大 loss变大

当Batch Size增大时，有时候会导致loss函数变大的情况。这可能是因为过大的Batch Size使得模型在训练过程中更加不稳定。具体来说，当Batch Size增大时，参数的更新方向可能变得更加不准确，这可能导致loss值的增加。此外，过大的Batch Size也可能导致模型收敛速度变慢，因为需要更多的迭代次数才能达到相同的精度。因此，增大Batch Size并不总是能够改善模型的性能，需要根据具体情况来选择合适的Batch Size。 [1][2][3<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Keras-ImageDataGenerator的flow()中的batch_size参数，Model.fit()中的batch_size和steps_per_epoch参数的...](https://blog.csdn.net/q2972112/article/details/122051381)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [验证集loss振荡很厉害怎么回事？](https://blog.csdn.net/qq_40689236/article/details/106794155)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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