深度学习（五）学习率的调节
学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长，如公式所示： new_weight= existing_weight — learning_rate * gradient (新权值 = 当前权值 – 学习率 × 梯度) 如
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