链接器CNN的输入形状中的批处理大小

是指在使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行训练或推断时，每次输入网络的样本数量。

批处理大小（Batch Size）是指在训练过程中，将一定数量的样本同时输入到神经网络中进行计算和更新参数的方式。批处理大小的选择会影响训练的效果和速度。

分类：

• 小批处理（Mini-Batch）：批处理大小较小，一般为2的幂次方，如32、64等。小批处理可以更频繁地更新参数，提高训练速度，但可能会导致训练过程中的噪声较大，收敛性不稳定。
• 批处理（Batch）：批处理大小为整个训练集的大小。批处理可以减少训练过程中的噪声，提高收敛性的稳定性，但会增加计算和内存开销。
• 大批处理（Large Batch）：批处理大小较大，一般为几百或几千。大批处理可以充分利用并行计算的优势，提高训练速度，但可能会导致模型的泛化性能下降。

优势：

• 训练速度：较大的批处理大小可以充分利用并行计算的能力，加快训练速度。
• 内存利用：较小的批处理大小可以减少内存占用，适用于内存资源有限的情况。
• 收敛性稳定性：较大的批处理大小可以减少训练过程中的噪声，提高模型的收敛性稳定性。

应用场景：

• 训练大规模数据集：对于大规模数据集，可以选择较大的批处理大小以提高训练速度。
• 内存受限环境：对于内存资源有限的环境，可以选择较小的批处理大小以减少内存占用。
• 收敛性要求高的任务：对于收敛性要求较高的任务，可以选择较大的批处理大小以提高收敛性的稳定性。

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