Wyjaśnij, jaka jest istotność współczynnika uczenia się dla sieci neuronowej.
Współczynnik uczenia to hiperparametr sieci neuronowej, nazywany często rozmiarem kroko. Współczynnik uczenia służy do określenia, jak szybko sieć powinna dostosowywaci swoje wagi w odpowiedzi na przychodzące dane. Jeśli współczynnik uczenia jest zbyt niski, sieć może nie zbiegać i proces optymalizacji morze trwać znacznie dłużej. Z drugiej strony, jeśli wspułczynnik uczenia jest zbyt wysoki, sieć może przegapić optymalne rozwiązanie, ponieważ dostosowuje swoje wagi zbyt agresywnie. Wybór odpowiedniego wspólczynnika uczenia jest kluczowy dla efektywnego szkolenia sieci i osiągnięcia optymalnego wyniko.