学习率是一个超参数，用于控制模型在训练期间更新其权重时所采取的步骤的大小。高学习率可能会导致模型超过最优解，而低学习率可能会导致收敛速度较慢和训练时间较长。
学习率通常通过反复试验或使用学习率计划等技术或Adam等自适应方法进行调整。调整学习率的常见策略包括随着时间的推移降低学习率或使用学习率退火来稳定训练。
设置适当的学习率对于确保模型收敛到良好的解决方案至关重要，而不会出现振荡或陷入局部最小值。
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如何提高神经网络的收敛性？
神经网络通过模仿人脑的结构来处理数据并进行预测。它们由互连节点 (神经元) 的层组成，其中每个连接具有相关联的权重。数据通过这些层，激活函数引入非线性，使网络能够学习复杂的模式。
在训练期间，网络使用反向传播来调整其权重，反向传播是一种计