关于batchsize对训练和测试的影响

[NovemberSun]

您好，我做了两个不同的实验。第一个是训练和测试的batchsize大小都为1（这样训练速度较慢）；第二个是训练和测试的batchsize大小都为32；第二个实验的分类准确率比第一个实验低约2个百分点。
我在思考batchsize影响这么大的原因，一般来说batchsize增大可以增加模型泛化能力。但是在fastbert中，是否因为batchsize变大对推理阶段准确率影响较大？
不知道您有没有做过batchsize对训练测试影响的相关实验，或者有什么建议呢？

[NovemberSun]

我后续做了对比实验，在微调阶段batchsize变大会增大模型分类准确率，在自蒸馏阶段batchsize变大会降低准确率，在测试阶段batchsize变化对实验结果无影响？在蒸馏阶段计算分支分类器和“老师分类器”的KL散度也是取的batchmean计算，应该不会有这样的影响呀？不知道您有没有遇到过这个问题