通过卷积神经网络和循环神经网络实现验证码识别，对于训练神经网络，batch size 的大小会对模型的训练产生影响，不是越大越好。这是因为 batch size 的大小影响到模型参数的更新方式和更新频率。较大的 batch size 可以在每个 epoch 内处理更多的样本，从而使梯度下降更新更加稳定，减少了训练时的波动。此外，较大的 batch size 还可以利用 GPU 并行计算的能力，从而加快训练速度。但是，较大的 batch size 也会导致一些问题。首先，较大的 batch size 可能会导致模型过拟合训练集，因为模型可能会过度依赖于训练集中的噪声和特定样本的特征。其次，较大的 batch size 可能会降低模型的泛化能力，因为模型更容易学习到训练集的特殊性质而忽略其他可能的特征。因此，在实践中，选择合适的 batch size 是非常重要的。通常情况下，建议选择较小的 batch size，例如 32、64 或 128，同时可以利用优化器的动量等技术来提高训练效果。如果内存和计算资源允许，也可以适当增大 batch size。但需要注意，不同的模型和数据集可能需要不同的 batch size。由于我们这里的数据集只有3000左右，我们就选择较小的batch_size即可，使用8