gamma = 2 / (1 + math.exp(-10 * (i) / (self.iteration))) - 1 损失函数 loss = cls_loss + gamma /10 * lsd_loss，学习率由0.1降低为0.01，是否会使cls_loss和 lsd_loss的梯度下降产生影响，会使哪个损失的梯度下降速度下降的多

学习率的改变会对 cls_loss 和 lsd_loss 的梯度下降速度产生影响，但是无法确定哪个损失的梯度下降速度下降得更多。

当学习率从0.1降低到0.01时，整体的梯度下降步长会减小，使得参数更新的幅度变小。这会导致损失函数中的所有项（包括 cls_loss 和 lsd_loss）的梯度下降速度变慢。

然而，具体影响取决于 gamma 和 lsd_loss 相对于 cls_loss 的大小。如果 gamma / 10 * lsd_loss 的值较大，并且 lsd_loss 对梯度下降的影响较大，那么 lsd_loss 的梯度下降速度可能会受到更明显的影响。反之，如果 cls_loss 的重要性更高，那么 cls_loss 的梯度下降速度可能会受到更大的影响。

需要根据具体情况进行实验和观察，以确定学习率对不同损失的梯度下降速度的影响程度。