Batch size意思
在機器學習和深度學習中，"batch size" 是指在訓練過程中每次餵給模型的數據樣本的數量。簡單來說，就是每次疊代中用於計算梯度並更新模型參數的數據量。
在訓練神經網路時，數據集通常會被分成許多小批（batch），每一批包含一定數量的樣本。模型會對這一批數據進行前向傳播和反向傳播，計算出梯度後，使用梯度更新模型的參數。這個過程會重複多次，直到整個數據集都被遍歷過。
使用小批量（batch）訓練的好處包括：
- 計算效率：相比一次性處理整個數據集，小批量計算可以利用矩陣運算的高效性，提高計算速度。
- 穩定性：小批量計算可以平滑梯度，減少震盪，使得訓練過程更加穩定。
- 可並行化：由於數據可以被分成多個批次，因此可以在多GPU或分散式系統中並行處理不同的批次，加快訓練速度。
選擇合適的batch size對於訓練效率和模型性能至關重要。過大的batch size可能會導致記憶體不足，或者梯度估計不準確；而過小的batch size可能會降低計算效率，並增加方差，影響模型的穩定性。通常，batch size的選擇需要考慮硬體資源、數據集大小、模型複雜度以及所需的訓練效率等因素。