批大小（Batch Size）是指在机器学习模型训练过程中，每次迭代或参数更新所处理的数据样本数量。作为关键超参数之一，它直接影响训练效率、内存消耗和模型收敛性：较大的批大小可加速计算并提高硬件利用率，但可能导致内存不足；较小的批大小能增强训练稳定性并减少过拟合风险，但会降低吞吐量。合理的批大小设置需根据硬件资源、数据集规模和模型结构进行优化，以平衡训练速度与模型性能。
在AI产品开发的实际落地中，批大小的选择对产品迭代周期、资源成本和最终模型效果至关重要。产品经理需结合应用场景权衡：例如，在GPU训练中，批大小过大会引发内存溢出错误，增加云服务费用；过小则延长训练时间，影响产品上线速度。优化批大小能显著提升训练效率，并通过自适应策略或分布式训练应对大规模数据挑战，从而加速模型部署并优化用户体验。
如欲深入探索批大小对训练的影响，推荐阅读Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《Deep Learning》一书，其中对超参数优化提供了系统论述。
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