bp神经网络的学习率对网络训练和测试性能有什么影响

发布网友发布时间：2023-07-16 18:25

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热心网友时间：2024-04-13 18:05

神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等）。

2、这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。

3、然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。

4、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。

5、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，6、而