你有没有想过，模型怎么调整自己的参数，是不是调整越多，模型训练速度和模型的能力就越好呢，其实不一定，调整的太少，模型学习速度就会很慢，调整太多，又可能错过合适的位置。而决定每一次调整的就是学习率，今天我们来讲一讲学习率。 什么是学习率？ 模型在训练的过程中会通过反向传播计算梯度，我们可以想象成蒙眼下山，loss越低的位置就可以想像成山谷，梯度告诉模型往哪一个方向走，学习率就告诉模型一步要走多远。简单来说，梯度决定了模型往哪里走，学习率决定了模型走多远。 学习率太小了会怎么样？ 如果你设置的学习率太小了， 模型只能每一次调整一点点参数，虽然训练过程会比较平稳，但是训练的时间也会有所加长 。这就好比下山每次只走一小步，方向虽然正确，但是下山很慢。如果训练时间不够，模型甚至可能还没有学好，训练就已经结束了。 学习率太大了会怎么样？ 如果你设置的学习率太大了， 模型虽然可以调整很多参数，但是训练过程很不平稳 ，可能直接跳过loss较低的位置，在两边来回震荡，严重的时候loss不但不会下降还会越来越大，甚至 出现NaN！！！ 就像下山的时候脚步迈的太大，会从山谷的一遍跳到另外一遍。 所以喵，学习率不是越大越好，也不是越小越好，而是要在一个合适的区间，比如设置一个常见的学习率（如0.001）开始，慢慢调整，只要步子迈得合适，猫猫总会抓到属于它的小鱼干的！ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术价值
  • 命中依据：AI训练学习率概念讨论
  • 来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 原作者：xiaofeng1
  • 发布时间：2026/9/12 17:04:58