典型的深度学习模型训练涉及将数据集分成相等数量（B）的批次。每个批次进行一次训练迭代（对每个参数运行前向传递进行预测并运行后向传递计算梯度），更新参数，然后使用下一个批次再次进行训练。这个过程重复进行，直到所有批次完成。

不分批次，即使用整个数据集进行每次迭代的训练，这种方法称为批量梯度下降（Batch Gradient Descent）。在一些情况下，这种方法确实是可行的，但是在实际应用中，由于以下几个原因，通常我们倾向于分批次（也就是使用小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）或随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD））：

  1. 内存限制：现代数据集的大小通常非常大，以至于不能将整个数据集一次性加载到内存中进行训练，因此需要分批次加载。

  2. 加速训练：使用小批量数据可以使模型的参数更新更频繁，这通常会加速训练过程。相比于等待整个数据集的一次前向和后向传播完成，小批量可以更快地进行多次迭代。

  3. 更好的泛化：小批量训练引入了一定的噪声，这种噪声可以帮助模型避免陷入局部最优解，有助于模型泛化能力的提升。

  4. 随机性：小批量或者随机梯度下降由于每次只看部分数据，引入了随机性，这可以防止模型对特定的训练顺序过拟合。

不过，也存在一些情况下使用批量梯度下降的情境：

  • 当数据集相对较小，能够完全加载进内存时。
  • 当优化问题非常规整，例如凸优化问题，使用批量梯度下降可以直接找到全局最小值。

在实际应用中，根据数据集的大小和计算资源，研究人员或工程师会选择最合适的方法。对于大多数现代的深度学习应用，小批量梯度下降是最常用的方法。