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，其中gamma为随着训练的iteration从0到1增大

学习率的减小会对 cls_loss 和 lsd_loss 的梯度下降速度产生影响。当学习率从0.1降低到0.01时，梯度下降的步长减小，导致参数更新的幅度变小，进而使梯度下降的速度变慢。

根据公式中的 gamma，gamma 的值会随着训练的 iteration 从 0 增加到 1。因此，在初期的训练阶段，gamma 的值较小，对损失函数的影响也较小。随着 iteration 的增加，gamma 的值逐渐增大，对损失函数的影响也逐渐增大。

在损失函数中，gamma / 10 * lsd_loss 这一项与 lsd_loss 相乘，因此 gamma 的增加会使得 lsd_loss 在损失函数中的影响变大。因此，随着 iteration 的增加，lsd_loss 的梯度下降速度可能会下降得更多，相比之下，cls_loss 的梯度下降速度下降的程度可能较小。

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