卷积神经网络的学习率

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。学习率是CNN中的一个重要超参数，它控制了模型在每次迭代中对参数进行更新的步长。

学习率决定了模型在每次参数更新时的调整幅度。如果学习率设置得太小，模型收敛速度会很慢，需要更多的迭代次数才能达到较好的性能；而如果学习率设置得太大，模型可能会在训练过程中发生震荡或无法收敛。

通常情况下，我们会通过试验和调参来选择合适的学习率。一般来说，较小的学习率可以使模型更加稳定，但训练速度较慢；而较大的学习率可以加快训练速度，但可能导致模型不稳定。

在实际应用中，常见的学习率调整策略包括固定学习率、学习率衰减和自适应学习率。固定学习率是指在整个训练过程中保持不变的学习率；学习率衰减是指随着训练的进行逐渐降低学习率，以使模型在训练后期更加稳定；自适应学习率是指根据模型在训练过程中的表现动态地调整学习率，常见的方法有Adagrad、Adam等。