模型训练中的学习率 (LR) 作用详解

学习率 (lr) 决定了在模型训练过程中参数更新的速度，它控制了每次参数更新的大小，从而影响模型的收敛速度和训练性能。

• 较高的学习率 会导致模型快速地更新参数，但也可能导致模型跳过最优解，无法找到最优参数。
• 较低的学习率 会导致模型缓慢地更新参数，可能导致训练时间过长，但更容易找到最优参数。

选择合适的学习率是模型训练的关键，需要根据具体情况进行调整。常用的学习率调整方法包括：

• 固定学习率： 在整个训练过程中保持学习率不变。
• 学习率衰减： 在训练过程中逐渐降低学习率。
• 自适应学习率： 根据模型的训练情况自动调整学习率。

学习率的调整策略对模型的训练效果有很大的影响，需要根据具体情况进行选择和调整。