使用minibatch 的训练方法，batchsize设置多少设施

Batch size 是一个超参数，它控制了模型在每一次训练迭代中看到的样本数量。Batch size 的大小对于训练模型的性能和速度都有影响。

如果 batch size 设置得太小，模型可能会在训练过程中过度拟合。这是因为模型只看到每个 batch 中的少量样本，可能无法学习到整个数据集的全局特征。此外，使用较小的 batch size 可能会导致训练过程中的收敛速度变慢。

如果 batch size 设置得太大，模型可能会在训练过程中遇到内存问题，尤其是在 GPU 训练时。此外，使用较大的 batch size 可能会导致模型的收敛速度变慢。

一般来说，合适的 batch size 取决于模型的大小和数据集的大小。通常，当数据集比较小时，可以使用较小的 batch size，例如 32 或 64。当数据集比较大时，可以使用更大的 batch size，例如 128 或 256。需要根据具体情况进行调整。