学習時のバッチサイズを極端に大きくした場合に懸念される現象はどれか。

バッチサイズが大きいと勾配のノイズが減りすぎて鋭い最小値に収束しやすくなり、未知のデータに対する性能（汎化性能）が落ちることがある。