توضیح دهید که چگونه مفهوم نرخ یادگیری در یادگیری ماشین استفاده می شود.
در یادگیری ماشین، نرخ یادگیری یک پارامتر است که اندازه گام های انجام شده توسط الگوریتم بهینه سازی را در طول آموزش تکراری تعیین می کند تا عملکرد از دست دادن را به حداقل برساند. نرخ یادگیری نقش مهمی در کنترل سرعت یا کندی یادگیری یک مدل شبکه عصبی از داده های آموزش دارد. هنگامی که نرخ یادگیری بیش از حد بالا تنظیم شود، مدل تمایل به فراتر رفتن از حداقل عملکرد از دست دادن دارد و حتی ممکن است منحرف شود، به این معنی که مدل نمی تواند از داده های آموزش یاد بگیرد. در انتها دیگر، هنگامی که نرخ یادگیری بسیار پایین تنظیم شود، فرآیند بهینه سازی گام های کوچکتر را به سمت حداقل عملکرد از دست دادن می برد، که منجر به همگرایی کندتر و زمان آموزش طولانی تر می شود. نرخ یادگیری درست به الگوریتم بهینه سازی اجازه می دهد تا به سرعت به حداقل عملکرد داده های آموزش نزدیک شود و در نتیجه یک مدل یادگیری می تواند به طور دقیق از داده های یادگیری از دست رفته استفاده کند. چندین روش