4096 batch-size

在深度学习中，batch size是指在一个batch中处理的样本数量。4096 batch size是指在一个batch中有4096个样本。使用大batch size可以加速训练过程，因为它可以让GPU更好地利用内存和计算资源。但是，如果batch size过大，会导致内存不足或者GPU不能处理这么多数据而导致崩溃。因此，选择一个合适的batch size对于训练深度神经网络非常重要。

在实践中，4096 batch size可能太大，因为它需要大量的内存和计算资源，而且可能导致训练不稳定。因此，大多数情况下，研究人员和工程师会使用更小的batch size，例如32、64、128或256。