了解學習率及其如何提高深度學習的性能
首先，什么是學習率？學習率（Learning Rate，LR。常用η表示。）是一個超參數，考慮到損失梯度，它控制著我們在多大程度上調整網絡的
人認為，對整個模型進行微調的代價太大，因為有些模型可能有100多個層。因此，人們通常做的是一次對模型進行微調。
但是，這就引入了順序的要求，妨礙了并行性，并且需要多次通過數據集，從而導致對小數據集的過度擬合。
也已經證明[9]中引入的方法能夠在不同的NLP分類任務中提高精度和降低錯誤率（如下圖所示）：
責任編輯：售電衡衡
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