網絡超參數學習率能計算嗎

網絡超參數學習率能計算。學習率是指在優化算法中更新網絡權重的幅度大小。學習率可以是恆定的、逐漸降低的、基於動量的或者是自適應的，採用哪種學習率取決於所選擇優化算法的類型，如SGD、Adam、Adagrad、AdaDelta或RMSProp等算法。在機器學習的上下文中，超參數是在開始學習過程之前設置值的參數，而不是通過訓練得到的參數數據。通常情況下，需要對超參數進行優化，給學習機選擇一組最優超參數，以提高學習的性能和效果。