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深度学习:当学习率太高时

深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络模型来模拟人脑的神经网络结构，从而实现对复杂数据的学习和分析。它可以自动从大量的数据中学习特征，并进行模式识别、分类、预测等任务。

当学习率太高时，深度学习模型的训练过程可能会出现以下问题：

发散：学习率过高会导致模型参数更新过大，使得损失函数无法收敛，模型无法学习到有效的特征。此时，损失函数的值会不断增大，训练过程无法收敛。
不稳定：学习率过高会导致模型在训练过程中波动较大，无法稳定地收敛到最优解。模型的参数更新过大，可能会跳过最优解，导致训练结果不稳定。

为了解决学习率过高的问题，可以采取以下方法：

调整学习率：降低学习率可以减缓参数更新的速度，使得模型能够更稳定地收敛。可以通过设置一个较小的学习率，或者使用学习率衰减的策略，在训练过程中逐渐降低学习率。
批量归一化：批量归一化是一种常用的技术，可以在深度学习模型中加入归一化层，将输入数据进行标准化处理，有助于缓解学习率过高带来的问题。
提前停止训练：可以设置一个合适的训练轮数或者损失函数的阈值，当训练过程中损失函数超过阈值或者训练轮数达到设定值时，提前停止训练，避免模型过拟合或者无法收敛。

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深度学习: 学习率 (learning rate)

学习率大学习率小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用 1.易损失值爆炸；2.易振荡。...学习率设置在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。一定轮数过后：逐渐减缓。接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。...曲线初始时上扬 [红线]： Solution：初始学习率过大导致振荡，应减小学习率，并从头开始训练。...曲线初始时强势下降没多久归于水平 [紫线]： Solution：后期学习率过大导致无法拟合，应减小学习率，并重新训练后几轮。...---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 调整学习速率以优化神经网络训练 [3] 如何找到最优学习率

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【深度学习】如何找到最优学习率

但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？...学习率的重要性目前深度学习使用的都是非常简单的一阶收敛算法，梯度下降法，不管有多少自适应的优化算法，本质上都是对梯度下降法的各种变形，所以初始学习率对深层网络的收敛起着决定性的作用，下面就是梯度下降法的公式...学习率的选择策略在网络的训练过程中是不断在变化的，在刚开始的时候，参数比较随机，所以我们应该选择相对较大的学习率，这样loss下降更快；当训练一段时间之后，参数的更新就应该有更小的幅度，所以学习率一般会做衰减...这个方法在论文中是用来估计网络允许的最小学习率和最大学习率，我们也可以用来找我们的最优初始学习率，方法非常简单。...之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新

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深度学习（五）学习率的调节

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当推荐系统邂逅深度学习

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当深度学习成为过去，迁移学习才是真正的未来？

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深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

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深度学习超分辨率重建（总结）

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