学习率太大(太小)时会发生什么？如何设置学习率？_learning rates要变小

作者：Cpp五条 | 2024-02-23 10:53:19

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learning rates要变小

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一、学习率

学习率（Learning Rate）是深度学习中优化算法中的一个重要超参数。它决定了每次参数更新的步幅大小，即模型在每次迭代中对梯度下降方向的响应程度。学习率的选择对于训练过程的性能和收敛速度具有重要影响。

学习率的作用是平衡参数更新的速度和稳定性。如果学习率过大，参数更新可能会非常剧烈，导致无法收敛甚至发散。而学习率过小则可能导致收敛速度过慢，需要更多的迭代次数才能达到收敛。

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以下是学习率的一些重要概念和影响因素：

学习率的选择： 学习率的选择需要根据具体问题和数据集进行调整。通常会尝试不同的学习率值，并观察训练过程中的损失函数值和验证集性能。如果学习率过大，损失函数可能会发散；如果学习率过小，训练速度会非常缓慢。
学习率衰减： 在训练过程中，可以使用学习率衰减策略逐渐降低学习率，

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