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`learning_rate`（学习率）是训练神经网络模型时的一个重要超参数。它涉及到模型在梯度下降算法中的权重更新速度。在训练过程中，我们想要最小化损失函数以获得更好的模型性能。为了实现这一目标，我们需要沿着损失函数的梯度负方向更新模型的权重。学习率决定了这个更新的步长。

学习率的选择对模型的收敛速度和性能有很大影响。一个较大的学习率可能导致权重更新过快，从而使模型在优化过程中不稳定。另一方面，一个较小的学习率可能导致收敛速度变慢，训练时间更长。因此，选择合适的学习率对于训练神经网络模型至关重要。

在您提到的例子中，`1e-5`和`2e-2`分别表示`0.00001`和`0.02`，这两个值在数量级上有很大差异。不同的学习率可能适用于不同的任务和数据集。有时候，研究者们会通过实验来确定最优的学习率。此外，许多优化算法（例如 Adam 和 RMSprop）已经内置了自适应学习率调整，可以在训练过程中自动调整学习率。

总之，学习率是模型训练过程中的一个关键超参数，它控制着权重更新的步长。不同的任务和数据集可能需要不同的学习率，因此选择一个合适的学习率是至关重要的。

 

1e5就是1*（10的5次方）即100000；

5e7就是5*（10的7次方）即50000000；

1e-5就是1*（10的－5次方）即0.00001。

x = 1e-4

print x

会输出0.0001

如果你想要e-5则需要写成

1e-5

它会输出1e-05,不是他没有变化，而是它自动将0.00001转换成1e-05

你可以试一下x = 0.00001

print x

输出一回事1e-05