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

• В пакетном режиме (или мини-батч режиме) данные разбиваются на небольшие группы, или "пакеты".
• Каждый пакет используется для обновления весов нейронной сети, что позволяет ускорить процесс обучения за счет параллельной обработки данных.

• В последовательном режиме (или стохастическом) каждый отдельный пример данных используется для обновления весов сети по одному.
• Это может привести к большему количеству итераций, так как каждое обновление происходит на основе одного примера.

• Пакетный режим может требовать больших затрат вычислительного времени и памяти, так как нужно обрабатывать несколько примеров одновременно.
• Однако, благодаря более эффективному использованию аппаратных ресурсов (например, графических процессоров), пакетный режим может быть быстрее в общем, чем последовательный.

• Пакетный режим, как правило, сходится быстрее, чем последовательный, потому что обновления весов происходят на основе усредненных значений нескольких примеров, что делает процесс более стабильным и менее подверженным шуму.
• Это позволяет нейронной сети быстрее находить оптимальные параметры.

Таким образом, утверждение можно разобрать следующим образом: пакетный режим действительно требует больше памяти и может потребовать больше вычислительных ресурсов, но он, как правило, сходится быстрее, чем последовательный режим. Поэтому часть утверждения о том, что "пакетный режим обучения требует больших затрат вычислительного времени и памяти", может быть верной, но в то же время "сходится за меньшее число итераций" также является правильным.

В результате, это утверждение имеет элементы правды, но требует уточнения в зависимости от контекста и условий использования.