一、Batchsize基本介绍

1. Batchsize是什么

batch_size：表示单次传递给程序用以训练的数据（样本）个数。如果我们的数据集钟含有的样本总数为12800个样本，batch_size=128，那么就需要10个batch才能够训练完一个epoch。

batch_size一般取值为2的N次幂的形式，这是因为CPU或者GPU的内存架构是2的N次幂。CPU在读取内存时是一块一块进行读取的，块的大小可以是2，4，8，16（总之是2的倍数）。因此，选取2的n次幂作为batch大小，主要是为了将一个或多个批次整齐地安装在一个页面上，以帮助GPU并行处理。但经过researchers的大量实验，事实上，batch_size对速度和结果影响并不大（可能会慢一点点，但是几乎可以忽略不记）。

2. 神经网络是如何逐渐收敛的

以回归任务为例，我们根据预测值与真实值之间的偏差设定损失函数Loss Function（常见的有L2-Loss，L1-Loss，CrossEntropy等）。最原始的机器学习中，还没有Batchsize的概念，在优化过程中ÿ

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