batch size

Batch size是指一次训练所选取的样本数。它的大小会影响模型的优化程度和速度，并且直接影响到GPU内存的使用情况。一般来说，batch size不能太大也不能太小。在实际工程中，最常用的是mini-batch，一般设置为几十或者几百。对于二阶优化算法，减小batch size可以提高收敛速度，但引入大量噪声会导致性能下降，因此在使用二阶优化算法时，往往要采用大batch size，通常设置成几千甚至一两万才能发挥出最佳性能。此外，如果GPU内存较小，最好将batch size设置小一点，以充分利用GPU资源。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CNN基础——如何设置BatchSize](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/116743362)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Batch Size的理解](https://blog.csdn.net/xpj4657065/article/details/108616076)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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