learning rate（名词，机器学习/深度学习常用）：学习率，指训练模型时每次参数更新的步长大小。学习率越大，更新越“猛”，可能更快但更不稳定；学习率越小，更新更“细”，更稳定但可能收敛更慢。（在不同语境中也可指一般意义上的“学习速度”，但最常见的是算法训练中的超参数。）
/ˈlɝːnɪŋ reɪt/
A low learning rate makes training slower but steadier.
较低的学习率会让训练更慢，但更稳定。
If the learning rate is too high, the model may diverge and never reach a good solution.
如果学习率过高，模型可能发散，始终无法得到一个好的解。
learning 源自古英语 leornian（学习、获得知识）；rate 源自拉丁语 rata（固定的、计算出的）并在英语中发展为“比率、速率”。两者组合成 learning rate，字面义为“学习的速率”，在现代技术语境中专指优化过程中“参数更新的速率/步长”。
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