我在训练一个神经网络，刚开始时网络在验证数据上的损失和准确率波动很大，但随着训练的进行，这些指标逐渐稳定。我对这个网络使用了“在平台上降低学习率”的方法。是否是因为网络开始时的学习率较高，随着学习率的降低，准确率和损失都趋于稳定？

回答：

对于SGD，参数变化量是学习率与参数值相对于损失的梯度的乘积。

θ = θ − α ∇_θ E[J(θ)]

每次步进时，方向通常是次优的（即稍微偏离正确方向），因为优化器通常只见过了部分数据。在训练初期，你距离最优解较远，因此梯度∇_θ E[J(θ)]较大，每个次优步进对损失和准确率的影响较大。

随着时间的推移，当你（希望）逐渐接近最优解时，梯度变小，步进也随之变小，因此稍微偏离的影响也随之减小。每次步进的较小误差使得损失的下降更加平滑，从而减少了波动。