深度学习中学习率通过什么控制

在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数，它控制了模型在每次迭代更新时对参数进行的改变大小。学习率过大可能导致模型在训练过程中不稳定或者无法收敛，而学习率过小则可能使得模型收敛速度过慢或者陷入局部最优解。

通常，学习率可以通过以下几种方式进行控制：

1. 固定学习率：将学习率设置为一个常数，例如0.001或0.01，这种方法比较简单，但需要手动调整学习率大小。

2. 学习率衰减：在训练过程中逐渐降低学习率，以便模型在接近最优解时能够更加精细地调整参数。常见的学习率衰减方法包括指数衰减、余弦退火和多项式衰减等。

3. 自适应学习率：根据模型在训练过程中的表现自动调整学习率大小，常见的自适应学习率方法包括Adagrad、Adadelta、Adam和RMSprop等。

总之，学习率的控制是深度学习中一个非常重要的问题，需要根据具体情况选择合适的方法对其进行控制。