学习率在深度学习中代表什么

学习率是深度学习中的一个重要参数，它代表了在神经网络训练过程中每一次参数更新的步长大小。具体来说，学习率决定了每一次参数更新的幅度，即每次更新后，参数值会沿着梯度方向移动多少距离。

如果学习率设置得过大，那么参数更新会跳过最优点，导致训练不收敛或者在最优点附近震荡；如果学习率设置得过小，那么参数更新会非常缓慢，导致训练过程非常耗时。

因此，选择一个合适的学习率是深度学习中非常重要的一步。通常需要进行调参来确定一个合适的学习率，以达到最优的训练效果。