Batch Size对模型性能的影响体现在收敛速度和最终性能方面。较小的Batch Size意味着每次迭代使用的样本较少,这可能导致训练过程中的梯度更新方向比较嘈杂。这种嘈杂的梯度更新有助于模型跳出局部最优解,从而可能提高模型的泛化性能。然而,过小的Batch Size也可能导致训练过程不稳定。 相比之下,较大的Batch Size可以提供...