学习率是深度学习中一个非常重要的参数，它决定了模型在训练过程中的学习步长。以下是一些关于学习率调整的优化技巧：

  • 动态调整：根据模型在训练过程中的表现动态调整学习率，例如使用学习率衰减策略。
  • 预热学习率：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。
  • 学习率范围搜索：通过搜索不同的学习率范围来找到最优的学习率。

优化技巧图解

更多关于深度学习优化技巧的内容，请访问我们的深度学习优化指南。

  • 梯度下降法：常用的优化算法，通过最小化损失函数来调整模型参数。
  • Adam优化器：结合了动量法和RMSprop优化器的优点，适用于大多数情况。

Adam优化器图解

希望这些技巧能帮助您更好地调整学习率，优化模型性能。