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doc/fluid/api/api_guides/low_level/layers/learning_rate_scheduler.rst

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 学习率调度器
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-当我们使用诸如梯度下降法等方式来训练模型时，一般会兼顾训练速度和损失(loss)选择相对合适的学习率，但若在训练过程中一直使用一个学习率的话，训练集的损失下降到一定程度后就会不在继续下降了，而是在一定范围内震荡。其震荡原理如下图所示，即当损失函数收敛到局部极小值附近时，会由于学习率过大而导致更新步幅过大而越过极小值而出现震荡。
+当我们使用诸如梯度下降法等方式来训练模型时，一般会兼顾训练速度和损失(loss)来选择相对合适的学习率。但若在训练过程中一直使用一个学习率的话，训练集的损失下降到一定程度后就会不在继续下降了，而是在一定范围内震荡。其震荡原理如下图所示，即当损失函数收敛到局部极小值附近时，会由于学习率过大导致更新步幅过大，每步参数更新会反复越过极小值而出现震荡。
 
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