练习 1
将滑块上的学习速率设置为 0.03。不断按“步骤”按钮，直到梯度下降法算法到达损失曲线的最低点。完成了多少步？
解决方案
梯度下降法到达曲线的最低点需要 40 步。
练习 2
较高的学习速率可以更快地达到最低值吗？将学习速率设为 0.1，继续按 STEP 键，直到梯度下降法达到最小值。这次走了多少步？
解决方案
梯度下降法到达曲线的最低点需要 11 步。
练习 3
更大的学习速率会怎么样。重置图表，将学习速率设为 1，并尝试达到损失曲线的最小值。这次发生了什么情况？
解决方案
梯度下降法从未到达最低点。因此，步数会逐渐增大。每一步都在碗中来回跳转，攀登曲线，而不是下降到底部。
可选挑战
您能否为该曲线找到金发姑娘般刚刚好的学习速率，让梯度下降法以最少的步数到达最低点？达到最低数量要求所需的最少步骤数是多少？
解决方案
这些数据的 Goldilocks 学习速率介于 0.2 和 0.3 之间，只需三到四个步骤即可达到最小值。
注意：在实践中，找到“完美”（或接近完美）的学习速率对成功训练模型并非必不可少。我们的目标是找到一个足够高的学习速率，使梯度下降法能够高效收敛，但又不会变得太大以至于永远不会收敛。
