網路超引數學習率能計算嗎

網路超引數學習率能計算。學習率是指在優化演算法中更新網路權重的幅度大小。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演算法的型別，如SGD、Adam、Adagrad、AdaDelta或RMSProp等演算法。在機器學習的上下文中，超引數是在開始學習過程之前設定值的引數，而不是通過訓練得到的引數資料。通常情況下，需要對超引數進行優化，給學習機選擇一組最優超引數，以提高學習的效能和效果。