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更新18：Python人工智能+数据分析零基础-超详细-速成课：教授2小时完整课系列：1000多集（每周内容都不同）

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【AI人工智能】题库:纯公益分享

【就业+考研】笔试+面试必会

【小白从小学Python,C,Java】

[太阳]知识点名称

学习率过大的影响

[太阳]知识点讲解

学习率是模型每次更新参数时迈出的“步子大小”。如果学习率合适，模型会比较稳地朝着更好的方向前进；如果学习率过大，步子迈得太大，就容易一下跨过最优点，导致训练来回震荡，甚至损失变得更大，模型难以稳定收敛。

举个最简单的理解例子：假设你下山找最低点，正常情况下小步走更容易接近谷底；但如果每次都跨很大一步，就可能从谷底一侧直接跳到另一侧，反复来回，始终停不下来。这就是深度学习里“学习率过大容易震荡”的直观含义。

[太阳]例题（单选题）

学习率过大会产生什么影响？

A选项：训练容易震荡

B选项：参数自动归零

C选项：收敛速度一定更快

D选项：数据自动增多

[太阳]答案与题解

答案、题解：见评论区

[太阳]温馨期待

期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：lry

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