اندازه دسته یک فراپارامتر مهم در مرحله آموزش یک مدل یادگیری ماشینی است. تعداد نمونه های آموزشی مورد استفاده در یک تکرار از فرآیند آموزش را تعیین می کند. در اینجا نقش اندازه دسته در مرحله آموزش آورده شده است:
1- کنترل بر منابع محاسباتی: اندازه دسته ای مقدار حافظه و منابع محاسباتی مورد نیاز برای آموزش مدل را تعیین می کند. اندازه‌های دسته‌ای بزرگتر به حافظه و منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند، در حالی که اندازه‌های دسته‌ای کوچک‌تر به منابع کمتری نیاز دارند.
2- Stochastic Gradient Descent: در Stochastic Gradient Descent (SGD)، اندازه دسته روی 1 تنظیم می شود، به این معنی که در هر تکرار فقط از یک نمونه آموزشی استفاده می شود. این امر SGD را از نظر محاسباتی کارآمد می کند، اما همچنین می تواند منجر به همگرایی کندتر و افزایش واریانس در فرآیند آموزش شود.
3- Mini-batch Gradient Descent: در نزول گرادیان دسته ای کوچک، اندازه دسته روی مقداری بیشتر از 1، اما کمتر از تعداد کل نمونه های آموزشی تنظیم می شود. این کارایی محاسباتی SGD را با ثبات و کاهش واریانس نزول گرادیان دسته ای متعادل می کند.
4- Regularization: اندازه دسته همچنین می تواند در منظم سازی نقش داشته باشد، زیرا اندازه های بزرگتر می تواند تأثیر نویز در داده های آموزشی را کاهش دهد و منجر به فرآیند آموزشی پایدارتر شود.
به طور خلاصه، اندازه دسته یک فراپارامتر مهم است که بر کارایی، پایداری و دقت فرآیند آموزش تأثیر می‌گذارد. اندازه دسته بهینه به اندازه و پیچیدگی داده های آموزشی، منابع محاسباتی موجود، و مبادله مطلوب بین بازده محاسباتی و دقت آموزش بستگی دارد.