神经网络中学习率和动量是什么意思

学习率和动量是神经网络中的两个重要参数。

学习率（learning rate）是指每次更新权重时所乘以梯度的比例因子。在训练神经网络时，我们需要不断地更新神经元之间的权重值，以使模型能够更好地拟合输入数据。学习率决定了每次更新权重的步长大小，过小的学习率会导致模型收敛缓慢，而过大的学习率则可能导致模型无法收敛。

动量（momentum）是指在权重更新过程中增加上一次权重更新的加速度。动量可以帮助神经网络更快地收敛，并且可以避免陷入局部最优解。一般来说，动量的取值范围为0到1，值越大则表示在更新权重时越重视历史上的权重更新。