学习率 & 优化器
学习率(Learning Rate)
学习率指的是在机器学习算法中用于控制权重更新幅度的超参数。在训练模型的过程中，算法会根据样本数据和损失函数来计算出权重的更新方向和大小，学习率就是用来控制这个更新大小的参数。
如果学习率设置过大，会导致模型在训练过程中震荡不定，甚至可能会导致无法收敛；而如果学习率设置过小，模型的训练速度会非常缓慢，需要更长的时间才能达到收敛。
通常，学习率需要通过交叉验证等方法来确定最优的取值。常见的学习率优化方法包括动态调整学习率、自适应学习率和学习率衰减等。
优化器(Optimizer)
优化器是机器学习算法中用于更新模型参数的一种算法，其主要作用是根据损失函数和梯度信息来更新模型的权重和偏置值，从而最小化损失函数。优化器通常是在每个训练周期结束时被应用于模型参数，它使用反向传播算法计算梯度并相应地更新参数。
常见的优化器算法包括梯度下降法（Gradient Descent）、随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）、批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）、动量梯度下降法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp、Adam等。
不同的优化器算法有不同的更新规则和优点，通常需要根据具体的任务和模型特点选择适合的优化器算法。例如，如果模型训练速度较慢，可以选择使用具有动量的优化器算法，而如果模型存在过拟合问题，可以使用正则化等技术来缓解过拟合问题。