batch.size

batch size是指在机器学习中一次性输入到模型中进行训练或推理的样本数量。它是一个重要的超参数，可以影响模型的训练速度和性能。

较大的batch size可以加快训练速度，因为在每次迭代中，模型可以同时处理更多的样本。此外，较大的batch size还可以利用硬件并行性，如GPU的并行计算能力，提高训练效率。

然而，较大的batch size也可能导致内存不足或计算资源不足的问题。此外，较大的batch size可能会导致模型过拟合训练数据，降低泛化能力。

相反，较小的batch size可以提供更好的梯度估计，有助于模型更好地收敛。此外，较小的batch size还可以减少内存消耗，并且在某些情况下可以更好地处理不平衡的数据集。

选择合适的batch size需要根据具体任务和资源限制进行权衡。通常，研究者和从业者会通过尝试不同的batch size，并根据训练速度和模型性能来选择最佳的值。