学习率、损失和批量大小

学习率（Learning Rate）是指机器学习中用来控制模型参数更新步长的超参数，它决定了在每次参数更新时的调整幅度。学习率通常是一个小的正数，在优化算法中起到平衡模型收敛速度和准确性的作用。较小的学习率可以使模型更准确地收敛，但训练时间可能会较长；较大的学习率可能会导致模型收敛不稳定甚至无法收敛。

损失（Loss）是用于衡量模型在训练过程中预测值与真实值之间的差距的指标。损失函数的选择根据具体的机器学习任务而定，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失函数等。通过最小化损失函数，可以使模型更准确地拟合训练数据。

批量大小（Batch Size）是指在训练过程中每次迭代更新模型参数时所使用的样本数目。在深度学习中，由于数据量庞大，通常将数据集划分为多个小批量进行训练。较小的批量大小可以提高模型的收敛速度，但可能会增加噪声的影响；较大的批量大小可以减少参数更新的方差，但训练速度可能会变慢。

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