Изменение размера пакета (batch_size) при продолжении обучения модели может иметь несколько причин:
1. **Оптимизация памяти**: Изменение размера пакета может помочь оптимизировать использование памяти при обучении модели. Например, если у вас ограниченный объем памяти на GPU, уменьшение размера пакета может помочь избежать выхода за пределы доступной памяти.
2. **Улучшение скорости обучения**: Изменение размера пакета может также повлиять на скорость обучения модели. Например, более крупные пакеты могут ускорить процесс обучения, но могут потреблять больше памяти.
3. **Повышение точности**: Некоторые исследования показывают, что изменение размера пакета может повлиять на точность модели. Например, меньшие пакеты могут помочь улучшить обобщение модели, в то время как более крупные пакеты могут привести к переобучению.
Изменение значения параметра batch_size может оказать влияние на модель при дообучении. Например, увеличение batch_size может привести к более быстрой сходимости модели при дообучении, но может также увеличить риск переобучения. Уменьшение batch_size, напротив, может помочь снизить риск переобучения, но может также потребовать больше времени на обучение.
В целом, изменение batch_size не обязательно каждый раз при дообучении модели, но может быть полезным при оптимизации процесса обучения. Результирующий выбор размера пакета зависит от конкретной задачи и требований к модели и может потребовать некоторых экспериментов для нахождения оптимального значения.