То же самое с ANN, вы можете сложить изображения в тензор n-размеров для обработки.
Например, для CNN, которые обучаются на изображениях, допустим, что ваш набор данных представляет собой RGB (3-канальные) изображения размером 256x256 пикселей. Одно изображение может быть представлено матрицей 3 x 256 x 256. Если вы установите размер пакета равным 10, это означает, что вы объединяете 10 изображений в матрицу 10 x 3 x 256 x 256.
Настройка размера партии - это один из аспектов правильного обучения - если размер вашей партии слишком мал, то в партии будет много отклонений, и кривая потерь при обучении будет сильно колебаться. Но если он слишком велик, у вашего GPU не хватит памяти, чтобы его удержать, или обучение будет проходить слишком медленно, чтобы увидеть, расходуется ли оптимизация на ранних этапах.