pytorch----深度学习中学习率的衰减策略

1、为什么要调整学习率

神经网络 参数更新的机制是-梯度下降+反向传播，将输出误差 反向传播 给网络参数，以此来拟合样本的输出。本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率（Learning rate）,也称为步长。

学习率是 神经网络 优化时的重要超参数。学习率α的取值非常关键，学习率越大则权重更新的越快。在梯度下降方法中，如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。学习率越大，输出误差对参数的影响就越大，