CNN中的batch_size越大好还是越小好

对于这个问题，batch_size的大小应该根据具体情况而定。如果数据集较小，可以选择较大的batch_size，以提高训练效率；如果数据集较大，可以选择较小的batch_size，以避免内存不足的问题。同时，还需要考虑GPU的显存大小，以避免显存不足的问题。因此，需要根据具体情况进行选择。

相关问题

CNN的batch_size

Batch_size 是指在神经网络训练过程中，每次迭代所使用的样本数量。它是一个超参数，需要根据具体情况进行调整。一般来说，batch_size 越大，训练速度越快，但是内存消耗也会增加，同时可能会导致模型过拟合。

batch_size太大对卷积神经网络特征提取能力的影响

对于卷积神经网络（CNN），较大的batch_size可能会导致特征图中的信息被平均化或丢失。这是因为CNN依赖于小批量输入的统计项来学习特征，而较大的batch_size会减小这些统计项的变化，从而影响CNN对特定数据集的适应能力。因此，选择合适的batch_size对CNN的特征提取能力至关重要。