instruction: Magyarázza el, hogyan használják a tanulási ráta fogalmát a gépi tanulásban.
output: A gépi tanulásban a tanulási sebesség egy olyan hiperparaméter, amely meghatározza az optimalizáló algoritmus által az iteratív képzés során a veszteségfüggvény minimalizálása érdekében tett lépésméretet. A tanulási ráta fontos szerepet játszik annak szabályozásában, hogy a neurális hálózati modell milyen gyorsan vagy lassan tanuljon a képzési adatokból.
  
  Ha a tanulási sebességet túl magasra állítjuk, a modell hajlamos túllépni a veszteségfüggvény minimumát, és akár el is térhet, ami azt jelenti, hogy a modell nem fog tanulni a képzési adatokból. A másik véglet, amikor a tanulási ráta túl alacsonyan van beállítva, az optimalizálási folyamat kisebb lépéseket tesz a veszteségfüggvény minimuma felé, ami lassabb konvergenciához és hosszabb képzési időhöz vezet.
  
  Az éppen megfelelő tanulási ráta lehetővé teszi az optimalizáló algoritmus számára, hogy gyorsan konvergáljon a veszteségfüggvény minimumához, így a modell pontosan tanulni tud a képzési adatokból. A megfelelő tanulási sebesség kiválasztására számos módszer létezik, többek között olyan tanulási sebesség ütemezések, amelyek lehetővé teszik a tanulási sebesség változtatását a képzés során, vagy olyan adaptív tanulási sebesség algoritmusok használata, mint például az Adagrad vagy az Adam, amelyek a gradiens információk alapján automatikusan módosítják a tanulási sebességet a képzés során.
  
  Összefoglalva, a tanulási ráta a gépi tanulás kritikus hiperparamétere, amely szabályozza, hogy a modell milyen sebességgel tanul a képzési adatokból. A megfelelő tanulási sebesség kiválasztása gyorsabb konvergenciát és jobb teljesítményt eredményezhet a gépi tanulási modellben.