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7.学习率的选择与调整

在基于梯度的优化方法中，学习率（learningrate）是一个关键的超参数，它决定了参数更新的步长。选择合适的学习率对于梯度下降法的收敛速度和最终的优化效果至关重要。学习率的选择不当可能导致优化过程过慢、无法收敛或甚至发散。本节将详细介绍学习率的原理、选择方法以及如何进行动态调整，以确保优化过程的高效和稳定。

7.1学习率的定义与作用

7.1.1学习率的定义

学习率是一个标量值，表示在每次梯度下降更新中，参数沿着梯度方向移动的步长。数学上，参数更新公式可以表示为：

θ

其中：-θt是第t次迭代时的参数向量。-α