关键超参数解析：优化神经网络性能的关键参数

神经网络是深度学习的核心组件之一，而超参数的选择对于神经网络的性能至关重要。本文将详细解析神经网络中的关键超参数，并提供相关的源代码示例。

1. 学习率（Learning Rate）：
   学习率是训练神经网络时控制参数更新步长的超参数。较高的学习率可能导致参数更新过快，无法收敛；而较低的学习率则可能导致训练时间过长。通常情况下，我们会使用一些常见的学习率调度策略，如固定学习率、学习率衰减或动态学习率。

以下是一个使用PyTorch框架的学习率示例代码：

import torch
import torch.optim as optim

learning_rate = 0.001
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

2. 批量大小（Batch Size）：
   批量大小决定了在每次参数更新时，模型所使用的训练样本数量。较大的批量大小可以提高训练速度，但可能会占用更多的内存资源。较小的批量大小可以更好地利用硬件资源，但训练过程可能会更加不稳定。

以下是一个使用TensorFlow框架的批量大小示例代码：

import tensorflow as tf

batch_size = 64
dataset =