tensorflow中model.compile的学习率怎么设置

较高的学习率可能会导致模型跳过全局最优解并陷入局部最优解，而较低的学习率可能需要更多的迭代才能达到全局最优解。收敛速度：较高的学习率可以加快模型的收敛速度，因为参数更新更大，模型能够更快地找到损失函数的最小值。较低的学习率通常会使模型在训练期间更加稳定，但可能需要更多的迭代次数才能达到较好的性能。选择合适的学习率是深度学习中一个重要的超参数调整问题，需要通过实验和验证来找到最佳的学习率，以便在训练过程中获得最佳的模型性能。学习率的选择直接关系到模型的性能和训练过程的效果。