4.4 学习率调度（Learning Rate Scheduling）

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4.4 学习率调度（Learning Rate Scheduling） 4.4 学习率调度（Learning Rate Scheduling）在深度学习模型的训练过程中，特别是对于复杂的卷积神经网络（CNN），优化器的选择和参数设置对模型性能至关重要。其中，学习率（Learning Rate, LR）无疑是最核心的超参数之一。学习率决定了模型参数在每次迭代中沿着损失函数梯度方向更新的步长大小。一个合适的学习率能够确保模型快速且稳定地收敛到损失函数的最小值附近；然而，不合适的学习率可能导致训练过程缓慢、不稳定，甚至无法收敛。 4.4.1 为什么需要学习率调度？在训练初期，模型参数通常距离最优解较远，此时使用较大的学习率可以加速参数的更新，快速逼近损失函数的低谷区域。