學習率衰減
學習率衰減（learning rate decay）同樣也可以讓我們的學習算法運行地更快，它能保證損失函數最終擺動時處在離最優值很近的範圍內。 爲什麼需要學習率衰減 前面我們講過，mini-batch 梯度下降算法可以提高更新權重的速度，讓我們及時看到損失函數的情況，但是每個損失函數並不會一直下降，而是在保證整體趨勢減小的情況下略微波動，如果用一個等高線圖來表示就是這樣的： 上圖的中心點爲最優值點
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