在深度学习的实验当中，我们通常回去设置batch_size，那batch_size开的太大和太小分别会为我们带来什么样的优缺点呢？
批处理大小过大：
优点：
- 训练速度较快：大批次可以充分利用硬件加速器（如GPU）的并行计算能力，加速训练过程。
- 确保收敛性：大批次可以更好地平均梯度，减少梯度更新的噪声，可能有助于收敛到较好的局部最小值。
缺点：
- 内存需求高：较大的批次需要更多的内存空间，如果系统资源受限，可能会导致内存不足。
- 泛化性能下降：较大的批次可能会导致模型过度拟合训练数据，使其泛化能力下降，对于验证集或测试集的泛化效果可能较差。
批处理大小过小：
优点：
- 内存消耗少：小批次需要较少的内存，适合在资源有限的设备上进行训练。
- 更好的泛化性能：小批次可能有助于模型更好地泛化到验证集或测试集，减少过度拟合的风险。
缺点：
- 训练速度较慢：小批次可能无法充分利用硬件加速器的并行计算能力，导致训练速度变慢。
- 不稳定的梯度更新：小批次可能使得梯度估计不准确，导致训练过程中的不稳定性和收敛速度较慢。
选择合适的批处理大小取决于数据集的大小、模型的复杂性、硬件资源以及对模型性能和训练时间的需求。通常来说，需要根据实际情况进行实验和调整，以找到最适合的批次大小。
