Fqxiny的博客

批次量（Batch Size）是深度学习模型训练中的一个重要超参数，它决定了在每次迭代中用于更新模型权重的样本数量。：非常大的批次量可能会导致模型过拟合训练数据，因为它减少了训练过程中参数空间探索的机会，使得模型更容易找到与训练集吻合得非常好的解决方案，但未必是对测试集表现最佳的解。：研究表明，适当的小批次量可以帮助提高模型的泛化能力，因为它引入了一定程度的正则化效果，使得模型不易过拟合训练数据。：较大的批次量需要更多的内存，这可能限制了可以在单个GPU上训练的最大模型规模或者迫使你使用分布式训练。