深度学习中学习率默认是多少

在深度学习中，学习率（learning rate）是超参数之一，需要根据具体的任务和模型进行调整。通常情况下，初始学习率的选择会在一定的范围内进行尝试，比如通常会从1e-5到1e-1进行搜索。在实际应用中，人们会根据经验和调参的技巧来进行初始学习率的设定。

当然，也有一些经典的模型和任务，其学习率的默认值已经被广泛接受和使用，比如：

- 对于基于梯度下降（Gradient Descent）算法的优化器（如 SGD、Adam、Adagrad等），通常的初始学习率是0.1或者0.01。
- 对于预训练的模型，如 BERT、GPT-2等，通常的初始学习率是1e-5或者更小。

需要注意的是，学习率的设置需要根据具体的任务和模型进行调整，过大或过小的学习率都可能会导致训练失败。因此，学习率的设置需要一定的经验和调参技巧。