《表3 不同步长训练效果对比》

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《基于深度学习的LSTM光伏预测》

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步长表示每次训练移动的长度。步长移动距离越短，搜索过程中越不会错过最优解，但代价是花费大量时间，收敛缓慢，容易陷入局部最优。步长过长，每次偏移过大，会造成永远都找不到真正的最小值。对于深度越高的神经网络，“平滑区”会越来越多，局部最小点也会越来越多。没有合适的算法，很容易陷入某个局部最小值里去。不同步长训练效果对比如表3所示。由表3可以看出，步长持续增大，训练结果反而越差，这也意味着步长存在最适区间，超过或者低于这个区间，对训练结果都会有极大影响。