而在寻解过程中,步长太大,就会搜索得不仔细,可能跨过了优秀的解,而步长太小,又会使寻解过程进行得太慢。因此,步长设置适当非常重要。
学习率对原步长(在梯度下降法中就是梯度的长度)作调整,如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度,
而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长,使用的是可变学习率,它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整,再根据学习率决定步长。
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