书读百遍，其义自见！
以前学习神经网络的时候，只知道学习率α设置对与参数更新很关键。设置的太小，训练速度特别慢，设置的太大又会存在越过最低点，使得更新没办法收敛还有可能会发散。曾经看到过网上有人提出使用“变学习率”方法的，当时还觉得十分有理。
今天看了吴恩达教授的讲解，又有了新的认识，当Θ越接近最低点的时候，其实代价函数 J(Θ) 的导数也逐渐在减小，这也使得在接近最低点的时候参数更新的幅度也在减小，所以其实没必要用“变学习率”的方法让学习率α随着迭代次数减小。
图片引自：吴恩达机器学习
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