学习步长对神经网络训练有什么影响

学习步长对神经网络训练的影响：

学习步长对模糊神经网络是模糊系统同神经网络相结合的产物，作为模糊系统，能够很好地描述不确定信息或定性的知识，能充分利用已有的知识来设计系统结构和配置初始值，且现在已能直接从检测数据中提取模糊规则来初始化参数。

作为神经网络，能利用BP算法进行自学习，并已证明能以很好的精度逼近期望的模型。因此被广泛应用于智能控制与软测量建模等多个方面。

然而，标准的BP算法收敛速度通常较慢，其原因有几方面。首先，标准算法的计算代价过大，需要对每一个样本进行计算后才能调整参数，实践中随机梯度下降法(SGD)是解决这一问题的主要方法，每次迭代中仅根据小部分训练样本对模型参数进行调整。

由于减小了每次参数调整的计算代价，当样本信息高度冗余时能得到很快的收敛速度；其次，标准算法仅考虑了一阶导数信息，仅能得到小范围内的最速下降方向但并不能确保方向一定最优，通常利用二阶导数信息，如高斯-牛顿法、柯西-牛顿法，能找到更加合理的参数调整方向并得到更高的训练效率。

但是这些类方法需要存储和处理Hessian矩阵，因此不适用于训练大型模型；除此之外，步长的选择也是影响BP算法收敛速度的关键因素，步长选择过大会使训练过程发生振荡甚至不收敛，选择过小则会使训练收敛缓慢。