批量大小指的是模型在每一个训练步骤中处理的图像数量。它是一个可调整的超参数，用于优化训练过程。调整批量大小存在利弊权衡。
一方面，增大批量大小可以加快训练进程，因为能同时处理更多数据，这有可能使模型更快收敛。另一方面，它会导致更高的内存消耗，对于内存资源有限的系统而言可能会带来问题。
此外，批量大小还会影响模型的整体准确率。选择合适的批量大小并非易事，它需要巧妙权衡，并且受多种因素影响，例如数据集的规模、模型的复杂程度以及可用的计算资源等。因此，针对特定的训练场景，尝试不同大小（更大或更小）的批量，以找到最优值通常是很有帮助的。