本文重点

我们使用的学习率往往是不变的，本节课程我们将令学习率随着迭代次数的增加而减小，这会对算法的学习有很大的好处。

好处

当我们运行随机梯度下降时，算法会从某个点开始，然后曲折的逼近最小值，但是不会真正的收敛，而是一直在最小值附近徘徊。因此你最终得到的参数，实际上只是接近全局最小值，而不是真正的全局最小值。

在大多数随机梯度下降算法的典型应用中，学习速率a一般是保持不变的。如果你想让随机梯度下降能够收敛到全局最小值，那么你可以随时减少学习速率a的值，令学习率随着迭代次数的增加而减小，一种典型的变化就是：

=某个常数1/迭代次数+某个常数2

迭代次数指的是我们的训练样本的数量，因为是随机梯度下降，每次只训练一个样本

常数1和常数2是超参数需要我们手动指定，假设这两个超参数选择了比较不错的，那么随机梯度下降的图像如下图所示。

算法会在最小值附近震荡，但当它越来越接近最小值的时候，由于你减少了学习速率，因此震荡会越来越小，直到落到全局最小值的地方。

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每天五分钟机器学习：随着算法迭代次数动态调整学习率

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