调参先调学习率还是batch size？我们汇总了200+用户真实观点，结论清晰
01-25 17:13
精选参考来源
1. 神经网络的调参顺序（mark）
小红书 2025-10-29 00:00:00
2. 神经网络的调参顺序
今日头条 2025-12-26 00:00:00
3. 深度学习模型调参技巧（必涨点神器）
小红书 2025-10-29 00:00:00
4. 关于神经网络的调参顺序
小红书 2025-12-22 00:00:00
5. 机器学习在图像识别中的调参
知乎 2026-01-10 00:00:00
6. 2023HW02: 深度学习调参实战记录 - MLP与RNN调优经验总结
知乎 2025-08-17 00:00:00
7. 深度学习调参简要总结
知乎 2025-11-11 00:00:00
8. 驾驭AI巨兽
知乎 2026-01-18 00:00:00
9. 学习速率
今日头条 2026-01-04 00:00:00
10. 【深度学习 6】梯度下降优化算法
小红书 2026-01-07 00:00:00
11. 机器学习笔记
知乎 2025-11-13 00:00:00
12. 解密大模型训练的“秘方”——深入剖析超参数
微信公众号 2025-10-16 00:00:00
13. 优化器(一) SGD和Adam
知乎 2026-01-22 00:00:00
14. 为什么推荐模型冷启训练需要学习率warmup?
知乎 2026-01-06 00:00:00
15. 告别盲目试错！大模型微调核心参数的“油门、档位与里程”
知乎 2026-01-18 00:00:00
16. 尽管强化学习对于 LLM 已变得至关重要，但该领域缺乏像模型预训练那样成熟的 Scaling Laws 。研究人员通常依赖大规模实验和“炼金术”般的调参，而没有一套科学的方法来预测哪种RL算法或配置能在大规模计算下取得最佳性能。这篇论文“The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs ”尝试改变这一点：arxiv.org/pdf/2510.13786该研究提出了一个用于分析和预测LLM中强化学习规模化表现的科学框架，并基于此框架开发了一套名为 ScaleRL 的最佳实践方法。基于该方法使研究人员能够通过中等规模的实验，经济高效地预测不同RL算法在大规模计算下的表现。
新浪微博 2025-10-17 00:00:00
17. 【AI人工智能】题库:纯公益分享【就业+考研】笔试+面试必会【小白从小学Python,C,Java】知识点名称学习率在梯度下降中的作用知识点讲解本题考察的是优化算法中学习率（learning rate）的概念及作用。梯度下降类算法通过计算损失函数对参数的梯度，沿着“使损失下降最快”的反方向更新模型参数，而学习率就是决定每一次参数更新步长大小的超参数。学习率过大时，每一步跨得很大，可能会在最优点附近来回震荡甚至发散，损失值忽大忽小无法收敛；学习率过小时，每一步跨得很小，虽然比较稳定，但收敛速度会极慢，训练时间大幅增加，甚至会陷在局部区域移动得非常缓慢。举例来说，假设我们使用梯度下降训练一个简单的线性回归模型，参数更新公式可以写成：new_w = w - lr * grad，其中 lr 就是学习率。如果 lr 设为 0.001，模型每次只会微小地调整参数，损失缓慢下降；如果 lr 设为 10，则每次参数都会被改动得非常剧烈，往往直接“跳过”最优区域，导致损失在高值附近乱跳。实际应用中，我们通常通过经验、网格搜索或自适应优化算法（如 Adam、RMSProp 等）来选择合适的学习率，使模型既能较快收敛，又保持训练过程稳定。例题（单选题）学习率在梯度下降中作用是？A选项：控制每次参数更新步长B选项：决定训练集样本数量C选项：决定神经网络层数D选项：决定激活函数的种类答案与题解 答案、题解：见评论区 温馨期待 期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：gjm#AI创造营# #科技风向标# 网页链接
新浪微博 2025-12-22 00:00:00
18. 【AI人工智能】题库:纯公益分享【就业+考研】笔试+面试必会【小白从小学Python,C,Java】知识点名称AI中学习率的作用知识点讲解学习率（Learning Rate）是梯度下降优化算法中的关键超参数，它控制每次参数更新时沿梯度方向移动的步长大小。学习率过大会导致参数震荡甚至发散，无法收敛；过小则训练极慢，可能陷入局部最优。合适的学习率能让损失函数快速稳定下降。常见策略包括固定学习率、学习率衰减、余弦退火或自适应学习率（如Adam）。举例：在SGD中，参数更新公式为θ = θ - η·∇L，其中η就是学习率。若η=0.01，通常能平稳下降；若η=10，可能直接越过最优解导致损失爆炸。例题（单选题）AI中学习率的主要作用是什么？A选项：决定训练的总轮数epochB选项：控制参数每次更新的步长C选项：控制每次处理的样本数量D选项：决定模型隐藏层神经元数答案与题解 答案、题解：见评论区 温馨期待 期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：lxy#AI创造营# #科技风向标# 网页链接
新浪微博 2025-12-05 00:00:00
19. 深度学习刷SOTA有哪些trick？
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20. Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
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21. 清华最新发布114页大型推理模型的强化学习综述
知乎 2025-09-16 00:00:00
22. 博0，导师给了一个比较复杂的github项目让我学习，请教各位大神应该按什么顺序开始啃呢？
知乎 2026-01-05 00:00:00
23. 从 Scaling Law 视角探索大语言模型训练的最优超参
知乎 2025-08-19 00:00:00
24. 机器学习专家与统计学家观点上有哪些不同？
知乎 2025-11-29 00:00:00
25. 智能驾驶走到分岔口，是模仿人类，还是走向自我进化？Momenta选择第三条路——强化学习一段式端到端大模型。 张抗抗KK的微博视频
新浪微博 2025-09-17 00:00:00
26. 【AI人工智能】题库:纯公益分享 【就业+考研】笔试+面试必会 【小白从小学Python,C,Java】 知识点名称参数与超参数的区别知识点讲解参数（parameters）是模型在训练中通过数据学习得到的数值，如权重W和偏置b；它们通过反向传播被更新。超参数（hyperparameters）是在训练前人工设定、不会被模型学习的配置，如学习率、批大小、训练轮数、网络层数等，通常通过验证集调优。举例：设学习率为0.01、批大小为32开始训练；在训练过程中，卷积核权重和偏置会不断被更新（这是参数），而0.01与32不会被梯度直接更新（它们是超参数）。例题（单选题）下面哪个选项是超参数？A选项：学习率B选项：权重矩阵C选项：偏置D选项：模型输出答案与题解 答案、题解：见评论区 温馨期待 期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：lry #AI创造营# #科技风向标# 网页链接
新浪微博 2025-11-30 00:00:00
27. 【硬核】解锁性能潜力！AMD&intel机型性能调优攻略（联想拯救者/机械革命/斗战者篇）
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28. 要入行机器学习是不是非学数学不可？要学到什么程度，如何才能提高数学水平？
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29. 【苏星河】全球最火学习软件，其背后的真正面目？
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30. 大模型微调（Finetuning）-学习率与轮次
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31. 深度学习损失函数和调参
知乎 2025-10-14 00:00:00
32. 深度学习调参技巧
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33. Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
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34. 深度学习模型性能不佳是先调参还是先改模型
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35. 10倍效率！大模型微调必调参数Top 5：精准提效+避坑指南
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36. 时序模型，调参求助!
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37. 深度学习调参技巧（邪修版）
知乎 2025-10-20 00:00:00
38. 大模型训练-推理不一致问题的本质与解决之道：学习率调度的神奇效果！
知乎 2026-01-22 00:00:00
39. 这份深度学习调参手册别太实用了！！
小红书 2025-08-08 00:00:00
40. LLM(34)：Batch size 与 Learning rate 的理论与实践
知乎 2026-01-18 00:00:00
41. 深度学习调参技巧（个人经验分享）
小红书 2025-12-30 00:00:00
42. 大模型微调：训练多少epoch才合适？
知乎 2025-10-21 00:00:00
43. 背下来，你就是深度学习调参大师！
小红书 2025-08-28 00:00:00
44. 15条深度学习调参经验
知乎 2025-10-15 00:00:00
45. 什么时候需要调整？过拟合？欠拟合？这本深度学习调参手册你一定要收好了！深度学习不就这点事？-人工智能、深度学习
哔哩哔哩 2025-08-23 00:00:00
46. PyTorch深度学习实战（7）——批大小对神经网络训练的影响
知乎 2025-11-13 00:00:00
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