大域最適解學習率
大域最適解學習率（Large-Domain Optimal Learning Rate）是指在機器學習或深度學習中，尋找一個適當的學習率，以便在訓練模型的過程中，能夠快速有效地降低損失函數，並找到模型的最佳參數。
在梯度下降法中，學習率是一個非常重要的超參數，它決定了每次更新模型參數時的步長。如果學習率過大，模型可能會跳過最小值，導致損失函數不再降低；如果學習率過小，模型可能需要很多次疊代才能達到最小值，這會導致訓練時間過長。
大域最適解學習率是指在一個廣泛的學習率範圍內，找到一個能夠讓模型在最短的時間內達到最佳性能的學習率。這個範圍可能因模型、數據集和損失函數的不同而不同。
在實際應用中，通常會使用一些技巧來找到大域最適解學習率，例如：
- 學習率衰減：隨著訓練的進行，逐漸降低學習率。
- 學習率搜尋：使用格線搜尋或隨機搜尋等方法，在一個預先設定的範圍內尋找最佳學習率。
- 動態學習率：根據模型的性能動態調整學習率，例如使用Adam、RMSprop等優化器。
選擇適當的學習率對於模型的性能至關重要，因此通常需要通過實驗來找到最佳的學習率。