在使用余弦退火算法优化CNN模型时，详细描述余弦退火算法优化学习率的过程

余弦退火算法是一种常用于优化神经网络模型的学习率调整方法，它通过动态地调整学习率来加速收敛速度和提高模型的准确性。

具体来说，余弦退火算法的优化过程如下：

1. 首先，我们需要设置一个初始的学习率 $\eta_{max}$ 和一个最小学习率 $\eta_{min}$，以及一个总共训练的epoch数 $T$。

2. 对于每个epoch $t$，计算当前学习率 $\eta_t$，其中：

$$
\eta_t = \eta_{min} + \frac{1}{2}(\eta_{max} - \eta_{min})(1 + cos(\frac{t}{T}\pi))
$$

其中，$cos(\frac{t}{T}\pi)$ 为余弦函数，其值在 $[0, 1]$ 之间，随着 $t$ 的增加而减小，表示学习率逐渐减小。

3. 在每个epoch中，使用当前学习率 $\eta_t$ 训练模型，并更新模型参数。

4. 训练完所有的epoch后，模型优化过程结束。

通过这样的方式，余弦退火算法可以在训练初期使用较大的学习率，加快模型的收敛速度，而在训练后期逐渐减小学习率，使模型更加精细地调整参数，提高准确率。