loss波动变化，准确率变化也不大

最近在做多分类，然后训练的时候发现loss在慢慢下降（越到后面越慢），但是准确率却一直在一个区间内上下波动 解决方法：调整学习率，调大或调小一点，自己试试。 为什么这样子可以解决？ 答：在学习梯度下降的时候，要使得目标函数最小，则我们需要寻找最优的参数theta， theta的更新方式为： theta = theta - a*梯度（其中a是学习率） 当学习率不合适的时候，可能就会出现如图的情况 （

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