Batch_size对loss下降有影响。Batch_size是指每次迭代时所使用的样本数量。当Batch_size较大时，每次迭代可以处理更多的样本，因此可以更快地更新模型参数，加快训练速度。但是，较大的Batch_size也可能会导致模型在训练过程中陷入局部最优解，并且可能会导致模型泛化能力下降。因此，选择合适的Batch_size对于模型的训练和性能是非常重要的。
选择合适的Batch_size需要考虑以下几个因素：
1. 计算资源：较大的Batch_size需要更多的显存和计算资源，因此需要根据自己的计算资源来选择Batch_size。
2. 训练时间：较大的Batch_size可以加快训练速度，但是也可能会导致训练时间增加，因此需要在计算资源和训练时间之间做出权衡。
3. 模型复杂度：较复杂的模型可能需要较小的Batch_size，以避免过度拟合。
4. 数据集大小：对于较小的数据集，使用较小的Batch_size可能会导致模型欠拟合，而较大的Batch_size可能会导致模型过拟合。
一般来说，可以从小到大尝试不同的Batch_size，观察训练过程中的loss变化和模型性能，选择使得loss下降稳定且模型性能最佳的Batch_size。此外，也可以根据经验选择常用的Batch_size，如32、64、128等。
当Batch_size增大时，每个step需要处理更多的样本，在同样的时间内完成一个epoch的训练次数会减少，从而导致训练速度变慢。这是因为较大的Batch_size需要更多的计算资源和内存空间，而且在处理大量数据时也需要更多的时间。
此外，较大的Batch_size可能会导致模型在训练过程中陷入局部最优解，并且可能会导致模型泛化能力下降。因此，在选择Batch_size时需要在训练速度和模型性能之间做出权衡。
如果Batch_size增大后训练速度变慢，可以考虑以下几种方法：
1. 使用更快的计算硬件，例如使用GPU或者TPU等。
2. 优化模型结构、损失函数或者优化算法，以减少每个step的计算量。
3. 使用分布式训练技术，将训练数据划分到多个设备上进行训练，以提高训练速度。
4. 选择合适的Batch_size，不一定最大的Batch_size就是最好的，需要根据具体情况进行选择。
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