在机器学习（ML）领域中，学习率是一个至关重要的超参数，它决定了模型在训练过程中更新参数时的步长。它在优化过程中起着关键作用，并且会对模型的性能产生深远影响。
学习率通常在训练开始前选定，它决定了优化方法在更新模型参数时所采取步骤的大小。如果学习率设置得过高，模型参数可能更新过快，这会导致模型错过最优解，出现不稳定或振荡的情况。相反，如果学习率过低，参数更新会过于缓慢，这会阻碍模型收敛，需要更多的训练迭代才能获得最佳结果。
为特定的模型和数据集确定最优学习率可能颇具挑战性，这一过程往往需要反复尝试。一种常见的方法是尝试一系列不同的学习率，并在每个阶段评估模型的性能，以此找出最合适的学习率。此外，像学习率调度这样的技术，即在训练过程中动态调整学习率，能够提升模型的收敛速度和优化效果。
选择合适的学习率值会显著影响模型的性能和收敛速度。因此，学习率是机器学习中的一个关键超参数。