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嘗試不同的學習率就是在尋找一個合適的學習速度。
如果學習率太高，模型可能跳過最優解（即每次邁出的步子太大）；如果學習率太低，模型收斂速度會很慢（即步子太小，訓練過程會非常漫長）。
林楓在嘗試不同的學習率，目的就是爲了找到一個最適合當前模型和數據的學習速率，使得訓練過程既快速又高效地達到最優結果。
說起來容易，實際上是枯燥的，而且極其枯燥。
不過人工智能的背後那面又哪有不枯燥的呢？
林楓無奈苦笑，悶頭繼續工作。
“訓練集的準確率提升了！但是驗證集的損失還在波動……”王珊突然出聲，她的眼睛緊緊盯着實時更新的圖表。
“別急，等它再跑一會兒看看。”林楓說道，他深知模型訓練是一個反覆試驗的過程，急不得。
林楓不急，可是有人急。
這時，辦公室的門被推開，技術部的負責人李冰河走了進來，手裏拿着一杯咖啡。“怎麼樣，有進展了嗎？”
