lr是什么🧐

lr是什么？深度学习中的优化器奥秘💡

在深度学习的世界里，lr是一个高频词汇，它代表“learning rate”（学习率）。简单来说，lr就像是训练模型时的“步长”，决定着每次更新参数的幅度。如果lr设置得过大，模型可能会“跑得太快”而错过最优解；如果lr过小，则可能需要“走很久”的路才能到达目标，效率低下。

选择合适的lr值是训练成功的关键之一。通常，我们会通过实验调整这个参数，比如使用网格搜索或随机搜索来找到最佳值。此外，现在也有很多动态调整lr的技术，例如学习率衰减和自适应优化算法（如Adam）。

总之，lr虽然只是一个简单的数值，但它对模型性能有着至关重要的影响。如果你正在学习深度学习，不妨多关注这个小而美的参数哦！🚀

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