Давайте разберем это утверждение по частям, чтобы понять, верно ли оно.

• В пакетном режиме (или мини-батч режиме) данные делятся на небольшие подмножества, называемые мини-батчами.
• Модель обучается на каждом мини-батче, что позволяет использовать векторизацию и оптимизацию с помощью параллельных вычислений.
• Это может значительно ускорить процесс обучения по сравнению с последовательным режимом, где модель обновляется после каждого примера.

• Пакетный режим действительно требует больше памяти, так как необходимо загружать сразу несколько примеров для обработки.
• Однако, благодаря векторизации, вычислительное время на итерацию может быть меньше, так как операции над вектором выполняются быстрее, чем над отдельными элементами.

• Пакетный режим часто сходится быстрее, чем последовательный, поскольку обновления весов происходят чаще и учитывают больше данных за одну итерацию.
• Однако это не всегда так, и в некоторых случаях пакетное обучение может требовать больше итераций для достижения оптимального результата из-за шума, который вводится при использовании мини-батчей.

Вывод: Утверждение не является полностью верным. Пакетный режим обучения требует больших затрат памяти, но вычислительное время может быть меньше, а сходимость зависит от конкретной задачи и данных. Таким образом, ответ на вопрос: Нет.