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mini-batch太小会导致收敛变慢

mini-batch太小会导致收敛变慢，太大容易陷入sharpminima，泛化性不好。

训练集分割为小一点的子集训练，这些子集被取名为mini-batch。

机器学习训练时，Mini-Batch的大小优选为2的幂，如256或512。它背后的原因是（）。