我试图定义神经网络中不良学习率的正确定义如下：
神经网络中的不良学习率是指当你设定的学习率过低或过高时，学习率过低会导致网络训练时间过长，而学习率过高则会使网络变化过快，可能导致输出不稳定。
任何建议都将不胜感激。
回答：
我认为有效的学习率（alpha）取决于数据。你提到的关于低效学习率的观点完全正确。因此，选择alpha并没有固定的规则。让我列举一下我在决定alpha时采取的步骤：
- 显然，你需要一个较大的alpha，以便你的模型能够快速学习
- 也要注意，较大的alpha可能会导致超过最小值，因此你的假设将无法收敛
- 为了解决这个问题，你可以采用学习率衰减。这会随着你接近最小值时降低学习率，减缓学习速度，从而防止你的模型超过最小值。
实现这一点的方法有几种：
- 阶梯衰减
- 指数衰减
- 线性衰减
你可以选择其中一种，然后训练你的模型。尽管如此，我要指出，这仍然需要你进行一些尝试和错误，直到获得最佳结果。
