“Batch size”指在一次计算/训练步骤中同时处理的数据样本数量,常见于机器学习、深度学习与数据处理;批量越大,单步更稳定但更占内存,批量越小,更新更频繁但波动可能更大。
/ˈbætʃ saɪz/
Set the batch size to 32.
把批大小设置为32。
A larger batch size can speed up training on a GPU, but it may also require more memory and sometimes reduce generalization.
在GPU上更大的批大小可能加快训练,但也可能需要更多显存,并且有时会降低泛化能力。
batch 源自“成批处理/一批(东西)”的含义,size 表示“大小/数量”;组合起来就是“一批中包含多少(样本/项目)”。该用法在计算与统计语境中逐渐固定,尤其在神经网络训练中非常常见。