Коэффициент скорости обучения влияет на точность и скорость сходимости модели следующим образом:
- Высокая скорость обучения может привести к быстрой сходимости, но есть риск, что модель выйдет за пределы оптимального решения. 2 Это может вызвать нестабильность или расхождение. 2
- Низкая скорость обучения, наоборот, обеспечивает более точные обновления, но может значительно замедлить процесс обучения и привести к тому, что модель застрянет в локальных минимумах. 2
Оптимальная скорость обучения позволяет модели эффективно сходиться к хорошему решению. 5
Идеальная скорость обучения не является фиксированной. 5 Она зависит от конкретной задачи, характеристик набора данных, архитектуры модели и выбранного оптимизатора. 5