Batch是批量的大小，就是你训练的时候每次输入多少张图片。

Patch是图像块的大小，比如说原图1024*1024，随机从图中裁剪出256*256大小的块，就是patch。更准确来说：“patch”, 指一个二维图片中的其中一个小块, 即一张二维图像中有很多个patch. 正如在神经网络的卷积计算中, 图像并不是一整块图像直接同卷积核进行运算, 而是被分成了很多很多个patch分别同卷积核进行卷积运算, 这些patch的大小取决于卷积核的size. 卷积核每次只查看一个patch, 然后移动到另一个patch, 直到图像分成的所有patch都参与完运算.

例如, 下图中, 左边各个移动的蓝色框就是一个个的patch.

【参考】

https://blog.csdn.net/wills798/article/details/97974617

https://www.csdn.net/gather_21/MtjaMg5sNzg0NzYtYmxvZwO0O0OO0O0O.html