我的生成器总是随机从数据集中生成两张图片，然后我使用这两个样本计算损失。假设我设置steps_per_epoch=40和epochs=5，如果我设置steps_per_epoch=5和epochs=40（我使用Adam作为优化器），有什么区别吗？

回答：

epochs参数（也称为迭代）指的是对整个训练数据进行完整遍历的次数。steps_per_epoch参数指的是在一个epoch中生成的批次数量。因此我们有steps_per_epoch = n_samples / batch_size。

例如，如果我们有1000个训练样本，并且设置批次大小为10，那么我们有steps_per_epoch = 1000 / 10 = 100。epochs的设置与批次大小或steps_per_epoch的值无关。

没有一个批次大小适用于所有情况。通常，非常大的批次大小会减缓训练过程（即模型需要更长时间才能收敛到一个解决方案），而非常小的批次大小可能无法有效利用可用资源（即GPU和CPU）。常用的批次大小包括32、64、128、256、512（2的幂有助于更快的GPU内存分配）。此外，这里有一个在Stack Overflow上的回答讨论了这个问题，并引用了相关书籍和论文。或者查看这个在Cross Validated上的问题及其回答，以获得对批次大小更完整的定义。