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Tamaño de Lote
El número de ejemplos de entrenamiento procesados en un pase hacia adelante-hacia atrás. Los tamaños de lote más grandes proporcionan estimaciones de gradiente más estables pero requieren más memoria y pueden converger a mínimos más pronunciados. En aprendizaje robótico, los tamaños de lote suelen estar limitados por la memoria de la GPU, especialmente al entrenar con imágenes de alta resolución. La acumulación de gradientes permite lotes efectivamente grandes en hardware limitado.