神经网络之batch size的影响

注：摘自知乎
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在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？

• 内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。
• 跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。
• 在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。

盲目增大 Batch_Size 有何坏处？

• 内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。
• 跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。
• 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。