學習率如何影響訓練？
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深度學習模型通常由隨機梯度下降演算法進行訓練。隨機梯度下降演算法有許多變形：例如 adam、rmsprop、adagrad 等等。這些演算法都需要你設定學習率。學習率決定了在乙個小批量（mini-batch）中權重在梯度方向要移動多遠。
如果學習率很低，訓練會變得更加可靠，但是優化會耗費較長的時間，因為朝向損失函式最小值的每個步長很小。
如果學習率很高，訓練可能根本不會收斂，甚至會發散。權重的改變量可能非常大，使得優化越過最小值，使得損失函式變得更糟。
訓練應當從相對較大的學習率開始。這是因為在開始時，初始的隨機權重遠離最優值。在訓練過程中，學習率應當下降，以允許細粒度的權重更新。
有很多方式可以為學習率設定初始值。乙個簡單的方案就是嘗試一些不同的值，看看哪個值能夠讓損失函式最優，且不損失訓練速度。我們可能可以從 0.1 這樣的值開始，然後再指數下降學習率，比如 0.01，0.001 等等。當我們以乙個很大的學習率開始訓練時，在起初的幾次迭代訓練過程中損失函式可能不會改善，甚至會增大。當我們以乙個較小的學習率進行訓練時，損失函式的值會在最初的幾次迭代中從某一時刻開始下降。這個學習率就是我們能用的最大值，任何更大的值都不能讓訓練收斂。不過，這個初始學習率也過大了：它不足以訓練多個 epoch，因為隨著時間的推移網路將需要更加細粒度的權重更新。因此，開始訓練的合理學習率可能需要降低 1-2 個數量級。
leslie n. smith 在 2015 年的**「cyclical learning rates for training neural networks」的第 3.3 節，描述了一種為神經網路選擇一系列學習率的強大方法。
訣竅就是從乙個低學習率開始訓練網路，並在每個批次中指數提高學習率。
在每個小批量處理後提公升學習率
為每批樣本記錄學習率和訓練損失。然後，根據損失和學習率畫圖。典型情況如下：
一開始，損失下降，然後訓練過程開始發散
首先，學習率較低，損失函式值緩慢改善，然後訓練加速，直到學習速度變得過高導致損失函式值增加：訓練過程發散。
我們需要在圖中找到乙個損失函式值降低得最快的點。在這個例子中，當學習率在 0.001 和 0.01 之間，損失函式快速下降。
機器學習，深度學習，神經網路，深度神經網路
先來說一下這幾者之間的關係 人工智慧包含機器學習，機器學習包含深度學習 是其中比較重要的分支 深度學習源自於人工神經網路的研究，但是並不完全等於傳統神經網路。所以深度學習可以說是在傳統神經網路基礎上的公升級。神經網路一般有輸入層 隱藏層 輸出層，一般來說隱藏層大於2的神經網路就叫做深度神經網路，深度...
如何除錯神經網路（深度神經網路）？
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深度學習 深度神經網路
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