卷积神经网络学习率衰减的好处

卷积神经网络的学习率衰减可以帮助模型更快地收敛到最优解，避免过拟合和震荡。具体来说，学习率衰减可以使模型在训练初期使用较大的学习率，加速模型的收敛速度；在训练后期使用较小的学习率，有助于模型更好地拟合数据，防止过拟合；并且随着训练次数的增加，学习率的衰减可以使模型更加稳定，避免参数更新过于剧烈导致的震荡。因此，学习率衰减可以提高模型的泛化能力和训练效果。