Mini-batch loss

Mini-batch loss（小批量损失）指的是在机器学习中，使用小批量数据计算的损失函数。在训练神经网络时，通常会使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，从而得到最优的模型参数。为了加速训练过程和提高模型的泛化能力，通常会采用小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent）的方法来更新模型参数。具体地，每次迭代时，会从训练数据中随机选择一个小批量样本（通常大小为32、64或128等），然后计算该小批量数据的损失函数和梯度，并使用梯度下降等优化算法来更新模型参数。由于小批量数据的样本数相对于全部训练数据较少，因此可以大大降低计算成本和内存消耗，同时也可以提高训练过程中的泛化能力和模型的鲁棒性。