我是深度学习库的新手，因此决定使用Keras。在实现 NN 模型时，我batch_size在model.fit().

现在，我想知道我是否使用SGD优化器，然后设置batch_size = 1,m和b, where m= no。训练示例和 1 < b< m，那么我实际上将分别实现Stochastic、Batch和Mini-Batch Gradient Descent。然而，另一方面，我觉得使用SGD作为优化器会默认忽略batch_size参数，因为SGD代表随机梯度下降，它应该始终使用 1 的 batch_size（即，每次梯度下降迭代使用单个数据点）。

如果有人能澄清以上两种情况中哪一种是真实的，我将不胜感激。