mini-batch(迷你批/小批量):在机器学习与深度学习训练中,把训练数据分成较小的一组(一批)来计算损失和梯度并更新参数。它介于batch(全批)和stochastic/online(单样本)训练之间。也可泛指“较小批量的处理单位”。
/ˈmɪni bætʃ/
We trained the model using a mini-batch of 32 samples.
我们用包含 32 个样本的迷你批来训练模型。
To improve stability and speed, the optimizer updates the weights after each mini-batch, balancing noisy gradients and computational efficiency.
为了兼顾稳定性与速度,优化器会在每个迷你批之后更新权重,在梯度噪声与计算效率之间取得平衡。
由 **mini-**(“小型的、迷你的”)+ batch(“一批、一组”)构成。最初 batch 常用于工业与计算领域表示“成批处理”;在机器学习语境中,“mini-batch”用来指代比全量数据更小的训练批次,强调分组计算与迭代更新。