降低损失 (Reducing Loss)：学习速率

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#学习速率 #机器学习 #梯度下降

本文探讨了机器学习中梯度下降法的学习速率（又称步长）的重要性。介绍了如何通过调整学习速率来避免训练过程中的过慢收敛或不稳定问题，并讨论了理想的“金发姑娘”学习速率与损失函数的关系。

降低损失 (Reducing Loss)：学习速率

正如之前所述，梯度矢量具有方向和大小。梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习速率（有时也称为步长）的标量，以确定下一个点的位置。例如，如果梯度大小为 2.5，学习速率为 0.01，则梯度下降法算法会选择距离前一个点 0.025 的位置作为下一个点。

超参数是编程人员在机器学习算法中用于调整的旋钮。大多数机器学习编程人员会花费相当多的时间来调整学习速率。如果您选择的学习速率过小，就会花费太长的学习时间：

相同的 U 形曲线。很多点都相互非常接近，它们的轨迹朝着 U 形底部缓慢前进。
图 6. 学习速率过小。

相反，如果您指定的学习速率过大，下一个点将永远在 U 形曲线的底部随意弹跳，就好像量子力学实验出现了严重错误一样：

相同的 U 形曲线。这条曲线包含的点非常少。点的轨迹会跳过 U 形底部，然后再次跳回。
图 7. 学习速率过大。

每个回归问题都存在一个金发姑娘学习速率。“金发姑娘”值与损失函数的平坦程度相关。如果您知道损失函数的梯度较小，则可以放心地试着采用更大的学习速率，以补偿较小的梯度并获得更大的步长。

相同的 U 形曲线。点的轨迹大约需要 8 步达到最低点。
图 8. 学习速率恰恰好。

▸详细了解理想的学习速率。

关键字词
超参数
学习速率
步长

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
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