学习率0.001和学习率0.00001谁大

学习率是神经网络中的一个重要参数，它控制着模型在训练过程中参数的更新速度。学习率越大，模型参数更新的速度越快，但也容易导致模型发生震荡或不稳定。相反，学习率越小，模型参数更新的速度越慢，但也更加稳定。因此，学习率的大小需要根据具体问题和数据集进行调整。

在你提供的两个选项中，学习率0.001大于学习率0.00001。因为0.001比0.00001要大几个数量级。但是具体哪个学习率更适合模型训练，则需要结合具体问题和数据集进行实验来确定。

相关问题

在SGC中学习率为什么设置0.001

在SGC（Simplifying Graph Convolutional Networks）中，学习率的值是一个超参数，需要通过实验来调整。通常情况下，学习率越大，模型收敛的速度就越快，但是也容易出现震荡或者不稳定的情况；学习率越小，模型收敛的速度就越慢，但是可以更加稳定地收敛到更好的结果。因此，我们需要在实验中找到一个平衡点，使得模型可以在合理的时间内收敛到较好的结果，同时也不会出现不稳定的情况。

在SGC中，作者通过实验发现，当学习率设置为0.001时，可以在较短的时间内收敛到较好的结果，同时也不会出现不稳定的情况。因此，他们就将学习率设置为0.001。当然，这个值并不是绝对的，不同的数据集、模型结构、优化器等都可能需要不同的学习率。所以，在实际应用中，我们需要通过实验来找到最优的学习率。

adam优化器学习率为0.001表述有问题吗

Adam优化器是一种常用的梯度下降算法，用于训练神经网络模型。学习率是Adam优化器的一个重要参数，它控制了每次参数更新的步长。通常情况下，学习率的选择是根据具体问题和数据集来确定的。

在你提到的情况下，如果将Adam优化器的学习率设置为0.001，通常不会有问题。这个学习率的选择是相对较小的，适用于大多数情况下。然而，对于不同的问题和数据集，最佳的学习率可能会有所不同。因此，在实际应用中，我们通常会根据模型的性能进行调整和优化，以找到最合适的学习率。