下列关于学习率的说法，错误的是______。
A: 学习率是一个确定的常数
B: 减小学习率会降低网络达到最优点速度，增加训练时间
C: 增大学习率可能导致网络引起震荡，无法收敛
D: 学习率用来定义每次参数更新的幅度
A: 学习率是一个确定的常数
B: 减小学习率会降低网络达到最优点速度，增加训练时间
C: 增大学习率可能导致网络引起震荡，无法收敛
D: 学习率用来定义每次参数更新的幅度
举一反三
- 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是？ A: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。 B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
- 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法正确的是（ ）。 A: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。 D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
- 关于梯度下降法中学习率的说法，错误的是______。 A: 学习率设置过小，收敛速度会非常慢 B: 学习率设置过大可能无法收敛 C: 学习率在训练过程中必须是一个固定不变的数 D: 为了兼顾模型的收敛速度和精度，在训练过程中可以动态调整学习率
- 下面关于学习率的描述中，正确的说法是哪个？ A: 学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高 B: 固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成 C: 过高的学习值会使损失值不降反升 D: 学习率对模型训练时长有影响，对模型性能没有影响
- 以下关于学习率说法错误的是( )。 A: 学习率的选择不能太大也不能太小 B: 学习率太大会导致无法收敛 C: 学习率太小会使得算法陷入局部极小点 D: 学习率必须是固定不变的