सीखने की दर एक हाइपरपरमीटर है जो मशीन लर्निंग मॉडल के अनुकूलन परिदृश्य को नेविगेट करने के लिए उठाए गए कदमों की भयावहता को निर्धारित करता है। यह निर्धारित करता है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान अनुकूलन एल्गोरिथ्म के प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ मॉडल वजन कितना समायोजित किया जाता है। एक उच्च सीखने की दर के कारण मापदंडों में विचलन हो सकता है, जबकि एक कम सीखने की दर के परिणामस्वरूप सीखने की गति धीमी हो सकती है या स्थानीय ऑप्टिमा में फंस सकती है। इष्टतम सीखने की दर को आमतौर पर प्रयोग के माध्यम से ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है, और यह मॉडल की सटीकता और अभिसरण की गति को प्रभावित कर सकती है।
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