👩‍💻📚 在深度学习的探索旅程中，batch size 是一个非常关键的概念，它就像烹饪时加盐的量一样，适量可以提升菜的味道，过量或不足则会适得其反。🔍 在这篇笔记里，我将分享一些关于 batch size 的心得体会，希望能够帮助大家在这条数据驱动的道路上更进一步。

🧠 首先，让我们来明确一下什么是 batch size。简单来说，batch size 就是每次训练时使用的样本数量。🤔 它对模型训练的速度和效果有着直接的影响。较小的 batch size 可以使模型更频繁地更新权重，有助于提高模型的泛化能力，但同时也会增加训练的时间和计算资源的需求。相反，较大的 batch size 虽然可以加速训练过程，但可能会导致模型过拟合，即在训练集上表现良好但在测试集上的表现不佳。

📊 因此，在实际应用中，我们需要根据具体的任务需求和硬件条件来选择合适的 batch size。希望这篇笔记能为大家提供一些有用的参考！🚀

深度学习 机器学习 batchsize