什么是模型的学习率？

模型的学习率是指在机器学习中用于控制模型参数更新步长的超参数。学习率决定了每次参数更新时的调整幅度，它对模型的训练速度和性能有着重要影响。

学习率较大时，参数更新的步长较大，模型可能会更快地收敛，但也容易错过最优解，导致训练不稳定甚至发散。学习率较小时，参数更新的步长较小，模型可能需要更多的迭代次数才能收敛到最优解，但相对更稳定。

为了找到合适的学习率，通常会进行学习率调整。常见的学习率调整策略包括固定学习率、学习率衰减、自适应学习率等。固定学习率是指在整个训练过程中保持不变的学习率；学习率衰减是指随着训练的进行逐渐减小学习率，以便更好地探索最优解的附近；自适应学习率是指根据模型在训练过程中的表现动态地调整学习率。