– **训练网络时的梯度和损失变化**：训练网络时损失可能不再下降，但梯度范数不一定小，梯度可能在山谷壁间“震荡”，多数训练未到临界点就停止。
– **不同学习率的影响**：学习率过大或过小都会影响训练效果，过大步伐大无法滑到谷底，过小则难以靠近局部最小值。
– **自适应学习率方法**：包括AdaGrad能根每个参数的梯度大小自动调整学习率；RMSProp可动态调整同一参数不同时间的学习率；Adam是RMSprop加上动量，能自适应调整学习率。
– **AdaGrad**: 根据每个参数的梯度大小自动调整学习率，使得在梯度大时学习率减小，在梯度小时学习率增大。
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梯度大时减小学习率：当某个参数的梯度值很大时，意味着在这个方向上模型的损失下降很快。如果此时学习率还保持较高，可能会导致参数更新步长过大，从而越过最小值，造成震荡甚至发散。因此，减小学习率可以使得参数更新更加稳健，避免“超调”。
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梯度小时增大学习率：反之，当某个参数的梯度值很小时，说明在这个方向上损失下降缓慢，可能意味着当前的学习率过小，导致学习过程过于缓慢。此时增大学习率可以加快学习过程，更快地逼近最小值。
– **RMSProp**: 同一个参数需要的学习率，也会随着时间而改变。通过引入超参数α来调整当前梯度与之前梯度的权重，实现学习率的动态调整。
– **Adam优化器**: 是RMSProp加上动量的方法，能够同时考虑参数更新的方向和大小，实现更有效的训练。
– **学习率调度**：通过让学习率与时间相关，采用学习率衰减策略，可解决训练中出现的问题，使训练更顺利地达到终点。
神经网络训练不起来怎么办（4）：损失函数（Loss）也可能有影响_思维导图：
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