batch-size是什么意思

batch-size是机器学习中一个重要的超参数，用于指定每次梯度下降所使用的样本数量。在训练神经网络时，一般会将训练数据分成若干个大小相同的batch，每次从一个batch中随机采样一组样本，然后使用这组样本进行梯度下降，以更新网络参数。batch-size就是指定每次采样的样本数量，通常情况下，batch-size越大，每次梯度下降所使用的样本数量也就越多，这样可以充分利用GPU的并行计算能力，加快模型训练的速度。但是，如果batch-size设置得过大，会导致模型过拟合，因为使用同一个batch中的样本进行梯度下降会使得网络只学习到这个batch中的特性，而忽略了其他样本中的信息，因此需要适当调整batch-size的大小，以达到最优的训练效果。