在计算机科学和机器学习领域，"batch"通常指的是一组数据样本，它是用于训练模型的基本单位。具体来说：
1. 批量大小（Batch Size）：在深度学习中，批量大小是指在一次迭代（或一个训练步骤）中，模型将处理的数据样本的数量。例如，如果一个模型的批量大小是32，那么在每一步中，模型会同时处理32个样本。
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2. 批量单位：在数据传输和处理时，批量单位通常不是固定的度量单位，而是一个抽象的概念。它可以根据上下文有不同的含义：
在数据传输中，批量可以指一批数据包或数据块。
在数据库中，批量可以指一批记录或操作。
在机器学习中，批量指的是一组用于训练的数据点。
批量是一个灵活的概念，用于描述一组数据的集合，在机器学习训练中特别重要，因为它影响到模型的训练效率和学习能力。
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