在之前的文章中我为大家详细介绍了学习率的概念以及学习率设置过大或者过小分别有什么坏处。如果您还未看相关内容，下面是跳转链接哦：
【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响？
本篇文章中，为大家介绍一个工具——学习率曲线。
一、学习率曲线是什么？
学习率是优化算法中的一个重要超参数，它决定了模型在梯度下降过程中权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过高，可能会导致训练过程跳过最优解，甚至发散；而设置得太低，则可能导致训练速度极慢，收敛到最优解需要更多迭代次数。
学习率曲线是一种动态调整学习率的策略。具体来说就是一种根据训练迭代轮数或训练epochs来动态调整学习率的方法。
在训练初期，模型可能需要较大的学习率以快速探索损失函数空间，随着训练进行，模型逐渐逼近最优解时，适当减小学习率有助于更精确地收敛到最优位置。
二、学习率曲线有什么用？
（1）评判学习率设置是否合理
如果学习率曲线始终未能收敛，或者收敛很慢，说明学习率设置的并不合理。
（2）改善模型的泛化能力
通过在训练初期设定较高的学习率，使得模型能够更快地遍历损失函数空间，寻找到较优区域。后期降低学习率可以帮助模型更精准地收敛到全局最小点或者避免陷入局部最小点，从而提高模型的泛化性能。
（3）简化调参过程
相比于固定的学习率，动态调整的学习率可以减少对超参数的敏感性，简化训练过程中的超参数调整工作。
