利用学习率衰减找到最优结果（基于Iris数据集）

学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。

关于学习率的大小

在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。

• 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。

• 一定轮数过后：逐渐减缓。

• 接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。

• 两种学习率衰减模式，一种为线性衰减，一种为指数衰减。

  如果学习率过小，梯度下降很慢，如果学习率过大，如Andrew Ng的Stanford公开课程所说梯度下降的步子过大可能会跨过最优值。不同的学习率对loss的影响如下图所示：

常见学习率衰减方式

https://www.jianshu.com/p/125fe2ab085b

线性衰减

momentum 动量法

网络权值时，存在一些不确定因素&#

总结

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