神经网络的 lr和gamma

lr 和 gamma 都是神经网络中常用的超参数。

lr 是学习率（learning rate）的缩写，它控制着模型参数在每一次迭代中的更新速度。较大的学习率可以让模型更快地收敛，但可能会导致模型在最优点附近来回震荡；较小的学习率可以让模型更稳定地收敛，但训练时间可能会更长。通常需要根据具体的问题和数据集来选择合适的学习率。

gamma 是衰减因子（decay factor），它用于控制模型在训练过程中学习率的衰减速度。较大的衰减因子可以让学习率更快地衰减，以便在训练后期更加稳定；较小的衰减因子可以让学习率缓慢地衰减，以便在训练早期更快地收敛。通常需要根据具体的问题和数据集来选择合适的衰减因子。