为何并非总是越大越好 尽管在某些情况下,较大的批量大小可能带来更快的训练速度和更好的收敛效果,但并非总是如此。过大的批量大小可能导致以下问题: 计算资源限制:较大的批量大小需要更多的内存和计算资源。如果硬件资源有限,过大的批量大小可能导致训练过程无法进行。 收敛速度降低:过大的批量大小可能导致梯度变得过于...