两者有什么区别？例如，两者的作用是达到函数的最小点（较低的损失）。
我理解（我认为）学习率乘以梯度（斜率）以使梯度下降，但是这样吗？我错过了什么吗？
lr和梯度有什么区别？
谢谢
【问题讨论】：
标签： machine-learning deep-learning pytorch cross-validation fast-ai
深度学习神经网络使用随机梯度下降算法进行训练。
随机梯度下降是一种优化算法，它使用训练数据集中的示例估计模型当前状态的误差梯度，然后使用误差的反向传播更新模型的权重算法，简称反向传播。
在训练期间更新权重的量称为步长或“学习率”。
具体来说，学习率是一个可配置的超参数 用于训练具有小积极性的神经网络 值，通常在 0.0 到 1.0 之间。
学习率控制模型适应问题的速度。鉴于每次更新对权重所做的更改较小，较小的学习率需要更多的训练 epoch，而较大的学习率会导致快速变化并且需要更少的训练 epoch。
学习率太大会导致模型过快收敛到次优解，而学习率太小会导致过程卡住。
训练深度学习神经网络的挑战在于仔细选择学习率。它可能是模型最重要的超参数。
学习率可能是最重要的超参数。如果您有时间只调整一个超参数，请调整学习率。
——第 429 页，深度学习，2016 年。
有关学习率是什么以及它是如何工作的更多信息，请参阅帖子：
How to Configure the Learning Rate Hyperparameter When Training Deep Learning Neural Networks
也可以参考这里：Understand the Impact of Learning Rate on Neural Network Performance
【讨论】：