batch size啥意思

Batch size是指在机器学习中，每次迭代训练时所使用的样本数量。在训练神经网络时，通常会将训练数据集分成若干个批次（batches），每个批次包含一定数量的样本。而每个批次的样本数量就是batch size。

较大的batch size可以提高训练速度，因为可以同时处理更多的样本。但是，较大的batch size也会占用更多的内存，可能导致显存不足。此外，较大的batch size还可能导致模型过拟合，因为每次迭代时使用的样本较多，模型可能更容易记住这些样本的特征而忽略其他样本。

较小的batch size可以减少内存占用，并且可以更好地泛化到新的样本上。但是，较小的batch size也会导致训练速度变慢，因为需要更多次的迭代才能完成一轮训练。

因此，在选择合适的batch size时需要权衡训练速度和模型性能。常见的选择是根据硬件资源和数据集大小来确定一个适当的batch size。