什么事卷积神经网络中的学习率

卷积神经网络中的学习率是指模型在训练过程中每次更新参数的步长大小。学习率越大，每次参数更新的幅度就越大，模型的收敛速度也会更快，但可能会导致模型振荡或过拟合；学习率越小，模型更新的步长就越小，模型收敛速度会变慢，但可能会得到更好的泛化性能。因此，选择合适的学习率对于卷积神经网络的训练非常重要。通常可以通过尝试不同的学习率来找到最佳的训练效果。此外，常见的学习率调整方法包括学习率衰减、自适应学习率等。