（Tensorflow之二十三）BATCH_SIZE的計算方法以及取值方法
一、BATCH_SIZE對計算引數的影響
BATCH_SIZE的主要影響到loss以及反向傳播時的遞度計算；在同一批次的訓練中，loss及反向傳播梯度為單個loss及反向傳播遞度的平均值。
二、BATCH_SIZE選取
當BATCH_SIZE過小
例，當BATCH_SIZE為1時，相鄰的兩個樣本之間差異非常大，則會使梯度值過大，導致始終無法收斂；
當BATCH_SIZE過大
一方面，計算機記憶體消耗大，可以無法同時計算太大的資料量；
另一方面，變成只有一輪的訓練，無法在多輪的訓練中再次調整資料訓練引數；
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