卷积神经网络调参之学习率
最近在训练一个人脸识别的神经的网络时，经过几十次迭代后，代价函数的值没什么变化。如是百度了一下，看原因是什么。百度上说有可能是学习率过大造成的，我试着将学习率减小到了0.01（原本时0.1），果然有效果，经过几十次迭代后，代价函数的值依然在收敛。这是什么原因呢？下面谈谈我的看法。
我们知道权值代价函数Loss是关于权值W的函数，即Loss(W)。权值的更新公式为：
假设Loss的函数图像如下（实际情况图像更复杂）
如上图所示，代价函数在处求导，然后将导数乘以学习率
，假若你的学习率过大，将导致更新完的权值为上图
处,此时代价函数的值和
处的代价函数的值很接近，而不是理想状态下的
。经过下一次迭代权值更新又会回到
附近，最后循环往复，代价函数很难收敛。如果学习率过小，会导致权值更新很小，导致代价函数收敛的很慢，模型训练的速度比较慢。
综上所述，在调参时，学习率也是我们要关注的。