1. 概念
Batch_Size是批量学习中才能用到的参数。统计学习可以分为在线学习、批量学习两类。也就是深度学习可以按照某种划分方式，分为在线学习和批量学习，我们平时用的比较多的是批量学习。

在线学习\color{blue}{在线学习}在线学习：每次接受一个样本，进行预测，并不断重复学习模型；
批量学习\color{blue}{批量学习}批量学习：是一种离线学习方法（需要提前获取所有样本进行训练任务），需要对所有样本或者说是部分样本进行学习。

设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。一般机器学习或者深度学习训练过程中的目标函数可以简单理解为:在每个训练集样本上得到的目标函数值的求和，然后根据目标函数的值进行权重值的调整，大部分时候是根据梯度下降法来进行参数更新。\color{blue}{在每个训练集样本上得到的目标函数值的求和，然后根据目标函数的值进行权重值的调整，大部分时候是根据梯度下降法来进行参数更新。}在每个训练集样本上得到的目标函数值的求和，然后根据目标函数的值进行权重值的调整，大部分时候是根据梯度下降法来进行参数更新。

Batch_Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。
Batch_Size的大小影响模型的优化程度和速度，同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。

2. 作用
如果采用在线学习，相当于Batch_Size = 1，这中情况下，梯度下降方向的随机性较大，模型难以稳定收敛（收敛速度慢），所以我们平时用的比较多的是批量学习\color{blue}{批量学习}批量学习。
如果数据集比较小，可采用全数据集的形式。由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向\color{blue}{由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向}由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。但是对于大数据集，一次性把所有数据输进网络，会引起内存的爆炸\color{blue}{会引起内存的爆炸}会引起内存的爆炸，所以就提出Batch Size的概念。另外，Batch_Normal也需要批量的数据来求均方差，如果Batch_Size为1，BN就不起做用了。

3. 设置
3.1. 增大Batch_Size优点

• 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。
• 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。

3.2. 增大Batch_Size缺点

• 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，即epoch次数增多了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。
• Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。

3.3. 减小Batch_Size缺点

• Batch_Size太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在网络比较复杂的时候。

综上，Batch_Size 增大到某个时候，达到时间上的最优。由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。

参考:
https://blog.csdn.net/jiachang98/article/details/124729988
https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/119719576