batch-size调小一些

当我们进行机器学习模型的训练时，通常会将数据集分成多个批次进行处理，每个批次包含一定数量的样本。而批大小（batch size）就是指每个批次中包含的样本数量。

将批大小调小一些有以下几个优点：
1. 内存占用较小：较小的批大小意味着每个批次需要的内存较少，这对于内存资源有限的情况下是有益的。
2. 更多的权重更新：较小的批大小可以使得模型更频繁地进行权重更新，因为每个批次的计算量较小，可以更快地完成一轮训练。
3. 更好的泛化能力：较小的批大小可以增加模型的泛化能力，因为每个批次中的样本更具有随机性，可以减少模型对于特定批次的过拟合。

然而，将批大小调小也存在一些缺点：
1. 训练时间增加：较小的批大小会导致训练时间增加，因为需要更多次的权重更新才能完成一轮训练。
2. 训练过程中的噪声增加：较小的批大小可能会引入更多的噪声，因为每个批次中的样本更具有随机性，可能会导致模型的训练过程更不稳定。

综上所述，调整批大小需要根据具体情况进行权衡。如果内存资源有限或者希望增加模型的泛化能力，可以考虑将批大小调小一些。但需要注意的是，过小的批大小可能会导致训练时间增加和训练过程中的噪声增加。