(1) 不考虑bn的情况下，batch size的大小决定了深度学习训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。（感谢评论区的韩飞同学提醒，batchsize只能说影响完成每个epoch所需要的时间，决定也算不上吧。根本原因还是CPU，GPU算力吧。瓶颈如果在CPU，例如随机数据增强，batch size越大有时候计算的越慢。）

对于一个大小为N的训练集，如果每个epoch中mini-batch的采样方法采用最常规的N个样本每个都采样一次，设mini-batch大小为b，那么每个epoch所需的迭代次数(正向+反向)为 , 因此完成每个epoch所需的时间大致也随着迭代次数的增加而增加。

由于目前主流深度学习框架处理mini-batch的反向传播时，默认都是先将每个mini-batch中每个instance得到的loss平均化之后再反求梯度，也就是说每次反向传播的梯度是对mini-batch中每个instance的梯度平均之后的结果，所以b的大小决定了相邻迭代之间的梯度平滑程度，b太小，相邻mini-batch间的差异相对过大，那么相邻两次迭代的梯度震荡情况会比较严重，不利于收敛；b越大，相邻mini-batch间的差异相对越小，虽然梯度震荡情况会比较小，一定程度上利于模型收敛，但如果b极端大，相邻mini-batch间的差异过小，相邻两个mini-batch的梯度没有区别了，整个训练过程就是沿着一个方向蹭蹭蹭往下走，很容易陷入到局部最小值出不来。

总结下来：batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变化，容易陷入局部极小值。

（2）（存疑，只是突发奇想）如果硬件资源允许，想要追求训练速度使用超大batch，可以采用一次正向+多次反向的方法，避免模型陷入局部最小值。即使用超大epoch做正向传播，在反向传播的时候，分批次做多次反向转播，比如将一个batch size为64的batch，一次正向传播得到结果，instance级别求loss（先不平均），得到64个loss结果；反向传播的过程中，分四次进行反向传播，每次取16个instance的loss求平均，然后进行反向传播，这样可以做到在节约一定的训练时间，利用起硬件资源的优势的情况下，避免模型训练陷入局部最小值。

较小的batchsize，要设置小lr的原因之一，避免异常值对结果造成的扰巨大扰动。而对于较大的batchsize，要设置大一点的lr的原因则是大batch每次迭代的梯度方向相对固定，大lr可以加速其收敛过程。