为什么最好的mini-batch的大小通常不是1也不是m，而是介于两者之间？ A.如果mini-batch的大小是1，那么在你取得进展前，你需要遍历整个训练集 B.如果mini-batch的大小是m，就会变成批量梯度下降。在你取得进展前，你需要遍历整个训练集 C.如果mini-batch的大小是1，那么你将失去mini-batch将数据矢量化带来的的好处 D.如果mini-batch的大小是m，就会变成随机梯度下降，而这样做经常会比mini-batch慢

选项A和B是正确答案。具体解释如下：

- 如果mini-batch的大小是1，那么每次更新参数都只使用一个样本，这样会导致更新方向非常不稳定，从而可能需要遍历整个训练集才能取得进展，选项A是正确答案。
- 如果mini-batch的大小是m，那么每次更新参数都需要使用整个训练集，这样会导致计算代价非常大，并且可能会使得模型陷入局部最优解。因此，在你取得进展前，你需要遍历整个训练集，选项B是正确答案。
- 选项C和D是错误答案。mini-batch的大小不会影响数据矢量化带来的好处，也不会使得计算速度比随机梯度下降更慢。

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5.处理梯度下降每次迭代的所有训练示例(10分) A.随机梯度下降 B.批次梯度下降 C.迷你批次梯度下降 D.以上皆无

B. 批次梯度下降 (Batch Gradient Descent) 和 C. 迷你批次梯度下降 (Mini-batch Gradient Descent) 都涉及到处理整个训练集的每个样本一次迭代，区别在于：

- 批次梯度下降：在每次迭代中，模型会计算所有训练样本来更新权重，这可能导致计算成本较高，尤其是在大型数据集上，因为需要一次性加载全部数据到内存。然而，这种方法可以保证权重更新的方向是最优的，因为它基于完整的梯度信息。

- 迷你批次梯度下降：这是介于随机梯度下降 (A) 和批次梯度下降之间的一个折衷方案。它将训练数据分成小批量（即迷你批次），然后对每个 mini-batch 计算梯度并更新权重，这降低了内存需求，并加快了收敛速度，但也引入了一定程度的噪声，因为每次迭代不是基于全局梯度而是mini-batch的梯度。

因此，选项 B 和 C 都涉及到了每次迭代处理训练示例，但C更常见用于大规模学习任务，D则表示上述两者都有所应用，视具体场景而定。