二、关键节点类型与设置标准
初始节点（Phase 1）
衰减节点（Phase 2）
紧急终止节点（Phase 3）
三、动态调整实战技巧
分段式衰减（Piecewise Decay）
自适应学习率（AdaLR）
梯度过量（Gradient Clipping）联动
四、典型场景解决方案
震荡问题处理
长尾任务优化
分布式训练适配
观点汇总
常见问题解答
Q1：学习率衰减周期过长会导致什么问题
Q2：如何处理验证集准确率持续走低但损失函数下降
Q3：多阶段训练时如何避免参数不稳定性
Q4：如何确定最佳初始学习率
Q5：早停机制与学习率衰减冲突时如何处理
Q6：如何平衡收敛速度与模型稳定性
Q7：分布式训练时如何统一学习率
Q8：如何处理小数据集的过拟合问题
