Batch size - это количество образцов данных, передаваемых в нейронную сеть за одну итерацию обучения. Он является одним из гиперпараметров модели и играет важную роль в процессе обучения нейронных сетей.
Выбор размера пакета имеет влияние на скорость обучения и качество модели. Маленький размер пакета может увеличить время обучения, так как требуется больше итераций для обработки всего набора данных. Однако это может привести к повышению точности модели, так как сеть обновляется чаще на основе меньшего набора данных.
С другой стороны, большой размер пакета может ускорить процесс обучения за счет параллельной обработки данных, однако это может привести к переобучению модели, так как она может быстрее запоминать шум в данных.
Подбор оптимального размера пакета зависит от конкретной задачи, объема и характера данных, а также вычислительных ресурсов доступных для обучения модели. Оптимальный размер пакета можно подобрать путем проведения экспериментов с разными значениями и анализа результатов обучения.