在神经网络训练中，batch是指将训练数据集划分为一小组小批量样本进行训练的方式。每个batch的大小可以根据实际需求设置，典型的值通常是32、64或128。

Batch的作用有以下几个方面：

1. 加速训练：使用batch训练可以利用并行处理的优势，同时在GPU上进行计算，加速了训练过程。相比于每个样本单独训练，batch训练能够同时计算多个样本的梯度，提高了训练效率。

2. 减小内存需求：在深度神经网络中，模型参数通常非常庞大，训练过程中需要存储大量的中间计算结果和梯度信息。使用batch训练可以将数据集分为多个小批量，每次只需要存储当前batch的中间结果，减小了内存需求。

3. 增强泛化能力：batch训练可以使模型在每一次迭代中接触到不同的数据子集，从而增加了模型的泛化能力。通过随机洗牌和随机抽样，每个batch中的样本是随机选择的，有利于模型更好地学习数据的分布特征，减小对具体样本的过拟合情况。

4. 实现批量归一化：批量归一化是一种常见的正则化技术，在训练过程中对神经网络的每一层进行归一化操作，可以加速训练收敛，提高模型的性能。批量归一化的计算是在每个batch上进行的，因此使用batch训练可以更方便地实现批量归一化。

5. 降低训练中的方差：在训练神经网络时，模型的参数通过反向传播算法更新。由于训练数据集的分布和样本的选择可能存在一定的随机性，使用整个数据集进行训练可能会导致模型参数更新的方差较大，影响模型的稳定性。而使用batch训练可以在每个batch上进行参数更新，减小了参数更新的方差，增加了训练的稳定性。

需要注意的是，batch的大小不是越大越好。较小的batch可以增加模型对每个样本的敏感度，但带来了更高的计算和存储开销；较大的batch可以减少计算和存储开销，但可能导致模型泛化性能下降。因此，选择合适的batch大小需要在实际应用中根据模型和数据集的特点进行调整。