深度学习中学习率设定

学习率是深度学习中调整权重更新幅度的重要参数，它控制着模型参数在每一步更新时的变化量。学习率的选择对模型性能有很大影响：

1. **初始值**：通常开始时设置较高的学习率可以帮助快速接近全局最优，但如果过高可能会导致模型跳跃到错误的方向，无法收敛。因此，通常会采用逐渐衰减的学习率策略，如学习率Warmup。

2. **衰减策略**：常见的学习率衰减策略包括固定学习率、指数衰减、余弦退火等。固定学习率在整个训练过程中保持不变；指数衰减会让学习率按照某个指数因子定期降低；余弦退火模拟物理系统的周期性震荡，学习率会在训练后期减小至非常低。

3. **动态调整**：自适应学习率算法如Adagrad、RMSprop、Adam等，它们会根据历史梯度信息自动调整每个参数的学习率，有助于针对不同参数特性调整优化。

4. **早停法**：通过监控验证误差，在误差停止改善之前提前降低学习率，有时能帮助防止过拟合。