batchszie太大或者太小都不好。batchsize的值越大，梯度越稳定，而batchsize越小，梯度越具有随机性，如果batchsize太大，对内存的需求就更高，不利于网络跳出局部极小值点。在实际应用中，batch size 的选择需要考虑硬件资源、任务复杂度和模型的收敛速度。一个常见的方法是使用‘渐进式’ batch size 策略：在模型初期使用较小的 batch size 来获得多样化的梯度方向，然后逐步增大 batch size 来加速收敛。此外，可以结合学习率调整（如‘学习率调度’）来确保收敛的稳定性和模型的泛化性能

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