batchsize对训练的影响

batch size对训练的影响是多方面的。较大的batch size可以通过GPU的并行性提高计算速度，但会导致泛化能力差。较小的batch size可以更快地收敛到“好的”解决方案，但不能保证收敛到全局最优。因此，通常建议从小批量开始训练，然后稳步增加批量大小，以获得更快的训练动态和保证收敛的好处。