构对学习率的敏感性不同。 结合数据集特性: 噪声较大的数据集可能需要更小的学习率。 结合优化器: 不
度慢，容易陷入局部
最小值。 学习率调整不当：可能导致模型训练不稳定，影响最终的模型性能。 科学调整学习率的方法 学习率范围测试 (Learning Rate Range Test)： 原理： 通过逐渐增大学习率，观察损失函数的变化。
找到一个损失函数开始显著
下降的最小学习率，以及一个损失函数开始发散的最大学习率。 目的： 确定一个合适的学习率范围，为后续的训练提供参考。 循环学习率 (Cyclic Learning Rate)： 原理： 学习率在两个边界值之间周期性变化。
优点： 可以帮助模型跳出局部
最小值，提高泛化性能。 余弦退 Whatsapp 电话号码数据 火 (Cosine Annealing)： 原理： 学习率按照余弦函数衰减，在训练后期可以产生较小的振荡，有利于模型收敛。 自适应学习率算法: AdaGrad: 根据历史梯度的平方和来调整每个参数的学习率。
RMSprop: 对AdaGrad的改
进，使用指数衰 方和。 Adam: 结 根据数据的特点和问题的性质 合了AdaGrad和Momentum的优点，同时考虑了梯度的一阶矩和二阶矩。 Warmup: 原理： 在训练初期，使用较小的学习率，让模型逐渐适应数据分布。
目的： 提高模型的稳定
性。 其他注意事项 结合模型架构: 不同的模型架 同的优化器对学习率的响应也不同。 结合正则化: 正则化可以帮助防止过拟合，但也会影响学习率的选择。
