显存占用不是和batch size简单成正比
增大batch size能减缓梯度震荡，需要更少的迭代优化次数，收敛的更快，但是每次迭代耗时更长。
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要想收敛到同一个最优点，使用整个样本集时，虽然迭代次数少，但是每次迭代的时间长，耗费的总时间是大于使用少量样本多次迭代的情况的。
实际上，工程上在使用GPU训练时，跑一个样本花的时间与跑几十个样本甚至几百个样本的时间是一样的！当然得益于GPU里面超多的核，超强的并行计算能力啦。因此，在工程实际中，从收敛速度的角度来说，小批量的样本集是最优的，也就是我们所说的mini-batch。这时的batch size往往从几十到几百不等，但一般不会超过几千。
样本量少的时候会带来很大的方差，而这个大方差恰好会导致我们在梯度下降到很差的局部最优点（只是微微凸下去的最优点）和鞍点的时候不稳定，一不小心就因为一个大噪声的到来导致炸出了局部最优点。
与之相反的，当样本量很多时，方差很小，对梯度的估计要准确和稳定的多，因此反而在差劲的局部最优点和鞍点时反而容易自信的呆着不走了，从而导致神经网络收敛到很差的点上，跟出了bug一样的差劲。
batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。
对于二阶优化算法，减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降，因此在使用二阶优化算法时，往往要采用大batch哦。此时往往batch设置成几千甚至一两万才能发挥出最佳性能。
GPU对2的幂次的batch可以发挥更佳的性能，因此设置成16、32、64、128...时往往要比设置为整10、整100的倍数时表现更优
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