📦 Mini-batch 和 batch 的区别 🤔
发布时间：2025-04-02 12:11:08来源：
在机器学习中，训练模型时经常提到“mini-batch”和“batch”，它们都与数据处理有关，但具体含义却大不相同！
首先，batch（批量） 是指将所有训练样本一次性输入到模型中进行计算。这种方式的优点是计算效率高，但缺点也很明显——当数据量较大时，内存占用会显著增加，而且模型容易陷入局部最优解。👉 适用场景：数据规模较小或对实时性要求不高的任务。
而mini-batch（小批量） 则是将数据分成若干小批次，每次只用一部分数据进行训练。这种方法可以有效平衡计算速度与内存消耗，同时还能引入随机性，帮助模型跳出局部最优解，提升泛化能力。✨ 适用场景：大规模数据集或需要快速迭代的项目。
总结来说，mini-batch 更灵活，batch 更直接，选择哪种方式取决于实际需求！💡 无论哪种方法，找到适合自己的才是王道！
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