卷积神经网络调参之学习率

原文链接：https://blog.csdn.net/hzqgangtiexia/article/details/80509211

学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长，如公式所示：

new_weight= existing_weight — learning_rate * gradient

(新权值 = 当前权值 – 学习率 × 梯度)

 如果学习率过小，梯度下降很慢，如果学习率过大，如Andrew Ng的Stanford公开课程所说梯度下降的步子过大可能会跨过最优值。不同的学习率对loss的影响如下图所示：

 

学习率的调整方法：

1、从自己和其他人一般的经验来看，学习率可以设置为3、1、0.5、0.1、0.05、0.01、0.005，0.005、0.0001、0.00001具体需结合实际情况对比判断，小的学习率收敛慢，但能将loss值降到更低。

2、根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方和误差作为成本函数时，随着数据量的增多，学习率应该被设置为相应更小的值（从梯度下降算