网络超参数学习率能计算吗
【网络超参数学习率能计算吗】网络超参数学习率能计算 。学习率是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小 。学习率可以是恒定的、逐渐降低的、基于动量的或者是自适应的，采用哪种学习率取决于所选择优化算法的类型，如SGD、Adam、Adagrad、AdaDelta或RMSProp等算法 。在机器学习的上下文中 ， 超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据 。通常情况下 ， 需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果 。
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