Współczynnik uczenia (learning rate)
Wielkość kroków, jakie model ML wykonuje przy aktualizacji wag – najważniejszy hiperparametr.
Za wysoki: model „podskakuje” i się rozbiega. Za niski: trening trwa wieki. Współczesna praktyka: rozgrzewka plus harmonogram zanikania albo „cosine annealing”.