【ＹＯＬＯ学习笔记】———Batch Size

１．Batch Size 是指在训练神经网络时，一次提供给模型的数据的数量。

在训练神经网络时，模型需要对整个训练数据集进行训练，但是数据集通常很大，如果一次把整个数据集提供给模型训练，可能导致内存不足或运算时间太长。因此，我们通常将数据集分成若干个 Batch，每次提供一个 Batch 给模型训练。Batch Size 就是指一个 Batch 中数据的数量。

Batch Size 过大或过小都不利于模型的训练。 如果 Batch Size 过大，会导致内存不足；如果 Batch Size 过小，模型可能无法很好地捕捉数据中的规律，影响模型的性能。因此，我们需要调整 Batch Size，使其合适。