Роль скорости обучения в алгоритме градиентного спуска заключается в том, что она контролирует размер шага на каждой итерации. 2

Неправильный выбор скорости обучения может привести к неэффективной сходимости: слишком большая скорость может привести к «перепрыгиванию» минимумов, а слишком маленькая — замедлит процесс обучения. 2

Выбор скорости обучения зависит от конкретной задачи, данных и используемой модели. 2 Для достижения оптимальных результатов часто необходимо экспериментировать с различными значениями скорости обучения. 2

Также скорость обучения помогает градиентному спуску достичь местных минимумов: если установить её на большие значения, то достижение минимума может осложниться чрезмерно длинными шагами, а если на меньшие — то градиентный спуск в конечном итоге достигнет своих локальных минимумов, но это может занять некоторое время. 1