batch和batchsize关系

在机器学习和深度学习中，batch和batch size是两个相关的概念。

Batch（批次）是指将一组训练样本同时输入到模型中进行计算的过程。在每个批次中，模型会根据批次中的样本进行前向传播、损失函数和反向传播更新参数通过使用批次训练，可以提高计算效率并且减少参数更新的方差。

Batch size（批次大小）是指每个批次中包含的样本数量。它是训练过程设置的一个超参数，可以根据具体情况进行调整。较小的批次大小可以提供更多的参数更新机会，但算效率较低；较大的批次大小可以提高算效率，但可能会导致模型收敛速度变慢或者陷入局部最优。

总结一下，batch和batch size之间的关系是：batch是指一组同时输入到模型中进行计算的样本集合，而b size则是指每个批次中包含的样本数量。