batch_size:可以理解爲批處理參數，它的極限值爲訓練集樣本總數。
epoch 指深度學習過程中，所有數據迭代的次數。
- batch_size 太小，算法有可能需要更多epoches 才能收斂。
- 隨着 batch_size 增大，處理相同數據量的速度越快。
- 隨着 batch_size 增大，達到相同精度所需要的 epoch 數量越來越多。
- 由於上述兩種因素的矛盾，batch_size 增大到某個時候，達到時間上的最優。
- 由於最終收斂精度會陷入不同的局部極值，因此batch_size 增大到某些時候，達到最終收斂精度上的最優。
- 數據量的增加，要達到最終收斂最優的效果，修改batch_size ,epoch 不一定最好，主要建議調整神經網絡單元來做優化。
最後的效果需要通過輸出訓練過程loss acc 圖形來確認，以及其他針對性測試。