神经网络中学习策略linear是什么

在神经网络中，学习策略（Learning rate schedule）是指在训练过程中逐渐降低学习率（learning rate）的方式。其中，linear学习策略是一种线性递减的学习率策略，即每个epoch（训练周期）学习率都会按照一个线性函数进行递减。

通常情况下，初始学习率较大，随着训练次数的增加，学习率逐渐降低，直到达到一个较小的值。这种策略可以帮助模型更好地收敛，并减少过拟合的风险。但是，如果学习率下降过快或过慢，都可能导致训练结果不佳。

具体实现时，可以通过设置一个初始学习率和一个下降速率来控制线性学习策略。比如，可以设置每个epoch学习率下降一个固定大小的值，或者按照一个固定比例进行下降。例如，初始学习率为0.1，每个epoch学习率下降0.01，则10个epoch后学习率为0.1-0.01*10=0.0。