5.1 学习率调度 (Learning Rate Schedules)

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5.1 学习率调度 (Learning Rate Schedules) 综合优化策略与实践 5.1 学习率调度 (Learning Rate Schedules) 学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一。它控制着每次迭代中模型权重更新的幅度。一个合适的学习率能够使模型快速收敛到最优解，而过大或过小的学习率则可能导致训练不稳定，收敛缓慢，甚至无法收敛。学习率调度（Learning Rate Schedules），也称为学习率衰减（Learning Rate Decay），是一种在训练过程中动态调整学习率的技术。其核心思想是在训练初期使用较大的学习率，以便快速探索参数空间，而在训练后期逐渐减小学习率，以更精细地搜索最优解，避免在最优解附近震荡。 5.1.