Alexnet的学习率指的是什么

AlexNet是一种深度卷积神经网络架构，其学习率指的是神经网络训练过程中，每次更新权重参数时所使用的步长。学习率越大，每次更新的步长就越大，模型收敛速度就越快，但是可能会导致训练过程中出现震荡或者发散的问题；学习率越小，每次更新的步长就越小，模型收敛速度就越慢，但是可以更精细地控制模型的训练过程，避免出现震荡或发散的问题。因此，学习率是一个重要的超参数，需要仔细调整以获得最佳的训练效果。