3.1tensorflow参数调整-学习率（learning rate）

1. 什么是学习率 调参的第一步是知道这个参数是什么，它的变化对模型有什么影响。 （1）要理解学习率是什么，首先得弄明白神经网络参数更新的机制-梯度下降+反向传播。参考资料：https://www.cnblogs.com/softzrp/p/6718909.html。 总结一句话：将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出。本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用

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