模型训练中学习率lr的作用：影响收敛速度和性能

学习率lr在模型训练时控制着模型参数的更新速度，通过调整学习率可以影响模型的收敛速度和性能。

'学习率'也被称为'学习速率'，它是一个重要的超参数，决定了模型在每次迭代中根据梯度下降的方向更新参数的步长。

• 高学习率: 模型会快速更新参数，可能导致模型错过最佳解，甚至出现震荡，无法收敛。
• 低学习率: 模型会缓慢更新参数，可能会导致模型收敛速度慢，训练时间过长。

因此，选择合适的学习率至关重要。通常需要进行实验，找到最佳的学习率，以使模型能够快速收敛到最优解，并获得良好的性能。