预设lr就是给机器学习模型定好学习速度，让训练别太急或太慢。比如用0.1这样的数值，开头用大值，后面逐渐变小。这个设置就像开车踩油门，一开始猛踩加速，跑起来再慢慢松手。训练数据越多，预设的lr数值可能得调小点，不然模型容易震荡掉进沟里。

为什么得这么设置呢？因为机器学习就像盖房子，开头用大lr相当于快速打地基，但地基不稳的话后续盖楼就会出问题。根据大前年《Neural Networks》论文数据，在CIFAR-10数据集上，初始lr设为0.1的模型训练误差比0.01的少2.3%，但超过200个epoch后误差反而高出1.8%。这就说明太小的lr会让模型卡在局部最优解里。就像炒菜火候，大火快炒才能锁住食材鲜味，文火慢炖反而容易糊锅。所以得先大后小的调整策略，既保证前期收敛速度，又避免后期震荡发散。训练时每20个epoch把lr乘以0.1，这样总共调整10次就能平滑过渡到最终值。