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batch_size:可以理解为批处理参数，它的极限值为训练集样本总数。
epoch 指深度学习过程中，所有数据迭代的次数。
- batch_size 太小，算法有可能需要更多epoches 才能收敛。
- 随着 batch_size 增大，处理相同数据量的速度越快。
- 随着 batch_size 增大，达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。
- 由于上述两种因素的矛盾，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。
- 数据量的增加，要达到最终收敛最优的效果，修改batch_size ,epoch 不一定最好，主要建议调整神经网络单元来做优化。
最后的效果需要通过输出训练过程loss acc 图形来确认，以及其他针对性测试。
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