在深度学习的世界里，mini-batch 是一种非常重要的训练策略 🏃‍♀️。简单来说，mini-batch 是指将整个训练数据集分成若干个小批次（batch），每个小批次包含一定数量的数据样本。相比于全量梯度下降（使用整个数据集）和随机梯度下降（每次只用一个样本），mini-batch 能够在效率和稳定性之间找到平衡。

例如，假设我们有 1000 张图片，可以将它们分成每组 32 张的小批次，这样就能进行多次迭代训练 🎯。这种方式既能减少单次计算的压力，又能避免随机梯度下降带来的波动。此外，mini-batch 的大小通常是一个超参数，需要根据具体任务调整，常见的值包括 32、64 和 128 等。

通过合理设置 mini-batch 大小，模型可以在更短的时间内达到更好的性能，同时保持训练过程的稳定性和准确性 🚀。因此，在实际应用中，mini-batch 成为了大多数深度学习框架的默认选择！✨