学习率是深度学习优化过程中的一个关键参数，它决定了模型参数更新的步长。合适的学习率可以加速收敛，而学习率设置不当可能会导致模型无法收敛或收敛速度过慢。以下是一些关于学习率调整的指南。
常见的学习率调整方法
学习率衰减：随着训练的进行，逐渐减小学习率，以避免模型在训练后期过拟合。
- 指数衰减：学习率按照指数形式衰减。
- 余弦退火：学习率按照余弦函数的形式衰减。
学习率预热：在训练初期使用较小的学习率，随着训练的进行逐渐增加学习率，以避免模型在训练初期震荡。
学习率衰减策略：如学习率衰减周期、衰减率等参数的调整。
学习率调整技巧
- 观察损失函数：通过观察损失函数的变化，判断学习率是否合适。
- 使用验证集：在验证集上评估模型性能，根据性能变化调整学习率。
- 尝试不同的学习率：通过实验尝试不同的学习率，找到最优的学习率。
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