 อธิบายว่าอะไรคือความสำคัญของอัตราการเรียนรู้สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม
อัตราการเรียนรู้เป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโครงข่ายประสาทเทียม และมักเรียกว่าขนาดขั้นตอน อัตราการเรียนรู้ใช้เพื่อกำหนดความเร็วที่เครือข่ายควรปรับน้ำหนักเพื่อตอบสนองต่อข้อมูลที่เข้ามา หากอัตราการเรียนรู้ต่ำเกินไป เครือข่ายอาจล้มเหลวในการบรรจบกัน และกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพอาจใช้เวลานานกว่ามาก ในทางกลับกัน หากอัตราการเรียนรู้สูงเกินไป เครือข่ายอาจพลาดโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด เนื่องจากเครือข่ายจะปรับน้ำหนักมากเกินไป การเลือกอัตราการเรียนรู้ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญในการฝึกอบรมเครือข่ายอย่างมีประสิทธิภาพและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุด