ミニバッチ勾配降下法において、バッチサイズ（Batch Size）を変更した場合の影響に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
バッチサイズを極端に大きくするとGPUの並列計算効率は向上しやすいが、平坦な局所解ではなく鋭い局所解（Sharp Minima）にトラップされやすく汎化性能が低下する傾向がある。
イ
バッチサイズを 1 に設定するオンライン学習では、勾配のばらつきが完全にゼロになり最も直線的に大域的最適解へ収束する。
ウ
全データ（フルバッチ）を用いた勾配降下法は、鞍点（サドルポイント）からの脱出が最も容易である。
エ
バッチサイズはエポック数と常に同じ数値に設定しなければならない。