因此结论就是batch size不能太大，那样训练太慢，也不能太小，那样训练收敛速度也很慢。
和真实Batch size相比，数据的分布其实并不完全相同，4倍Batch size的BN计算出来的均值和方差与实际数据...
batch_size机器学习使用训练数据进行学习，针对训练数据计算损失函数的值，找出使该值尽可能小的参数。但...
batch_size= 1: 每一次给你看 1 张相同位置的图片，看 256 次作为一轮。batch_size = 256: 每一...
主要区别 计算效率：Batch Size = 256：计算效率更高，因为可以充分利用并行计算资源（如 GPU）。一次性...
batch size太小的话很出现抖动问题，原因是太小的batch很容易受到单个训练样本的影响，而batch size太大...
简单说，openai发现，用大batch size配合大的learning rate，和用小batch size和小learning rate最终到达...
batch_size=256，其实就是用256批样本的平均值更近1次梯度。同等条件下，batch_size=1就是每次都利用...
模型太大，显存太小，不得不选择小batch。但小batch又容易导致训练过程震荡。此时梯度累加是一种解决方案...
batch size 为 256 时，是用这 256 个样本的平均损失为损失函数，用平均损失的梯度对参数进行更新。