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这个问题的背景是通过运行 study.optimize() 来优化神经网络训练的超参数，启用默认剪枝并将学习率作为优化参数(这个问题可以推广到其他超参数).
高学习率最初可以产生良好的结果，可以在开始时大大降低每个中间步骤的损失，但会导致最终结果不佳。
低学习率可能会产生较差的初始结果，但最终值(value)会更高。
启用剪枝后，不会因为中间结果不佳而剪掉低学习率吗？这意味着最终的最佳参数会被错误地选择？
如何解决这个问题？使用另一个修枝剪会有帮助吗？谢谢!
最佳答案
我认为保护初始分数低但最终分数高(如大器晚成)的试验仍然是一个悬而未决的问题。正如您所提到的，现有的修剪器(例如 MedianPruner)倾向于修剪这种晚熟的植物。
一种可能的解决方案可能是学习曲线预测，这是一项根据中间分数估计最终分数的任务。如果预测器成功估计了最终分数，我们可以创建一个修剪器来保护大器晚成。期待学习曲线预测的研究进展。
关于optuna - 如何使学习率与修剪相适应？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57447918/
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