梯度更新为什么要考虑学习率？ 上传者：女汉子_雪梅 2023-05-10 02:56:42上传 DOCX文件 10.41KB 热度 42次 在深度学习中，梯度表示损失函数相对于模型参数的变化率。而梯度更新的过程中，如果学习率过大，将导致更新的步长过大，容易跨越最优点，无法找到最小值。相反，如果学习率过小，则会导致更新过程缓慢，降低算法的收敛速度。因此，在梯度更新中，需考虑合理的学习率，以保证算法能够快速、稳定、高效地收敛。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论
