Learning rate意思

在機器學習和深度學習中，學習率（Learning Rate）是一個非常重要的超參數。它決定了模型在訓練過程中的更新速度。學習率控制了模型參數更新的幅度，決定了算法在搜尋解空間時的步長。

在訓練過程中，模型通過最佳化算法（如梯度下降法）來更新其參數，以最小化損失函式。學習率決定了每次更新時模型參數改變的量。如果學習率太高，模型可能會跳過最優解；如果學習率太低，模型可能會非常緩慢地收斂，甚至可能無法達到最優解。因此，選擇合適的學習率對於模型的性能至關重要。

學習率通常是一個固定的值，但在一些高級最佳化算法中，如自適應學習率最佳化器（如Adam），學習率可以是可變的，根據參數的重要性動態調整更新幅度。

在實踐中，學習率的選擇通常需要通過交叉驗證或格線搜尋等方法進行調優。此外，有時還會使用學習率衰減策略，如指數衰減、餘弦退火或plateau衰減，來確保模型在訓練的後期階段不會因為學習率過高而震盪。