当学习率降低时，增加纪元数

是一种常见的优化策略，用于改善机器学习模型的训练效果。学习率是指在梯度下降算法中控制参数更新步长的超参数，而纪元数则表示训练数据集被完整遍历的次数。

降低学习率的目的是为了在模型训练的后期阶段更加稳定地接近最优解，避免在接近最优解时出现震荡或错过最优解的情况。当学习率较高时，参数更新的步长较大，可能导致模型在参数空间中来回跳动，无法稳定地收敛到最优解。因此，降低学习率可以使参数更新的步长逐渐减小，使模型更加稳定地收敛。

增加纪元数是为了增加模型的训练时间，以便更好地优化模型的性能。纪元数表示将整个训练数据集完整地输入模型进行训练的次数。增加纪元数可以使模型更充分地学习训练数据集中的特征和模式，提高模型的泛化能力和性能。

在实际应用中，当学习率降低时，增加纪元数可以通过以下步骤来实现：

1. 设置初始学习率：根据具体问题和模型选择一个适当的初始学习率。
2. 设置学习率衰减策略：常见的学习率衰减策略包括固定衰减、指数衰减、余弦退火等。选择合适的衰减策略可以使学习率在训练过程中逐渐降低。
3. 设置纪元数：根据实际情况和模型复杂度，确定适当的纪元数。增加纪元数可以提高模型的性能，但也会增加训练时间。
4. 训练模型：使用降低学习率和增加纪元数的策略进行模型训练。在每个纪元结束后，根据学习率衰减策略更新学习率，并继续进行下一个纪元的训练。

总结起来，当学习率降低时，增加纪元数是一种优化策略，可以提高机器学习模型的性能和泛化能力。在实际应用中，可以根据具体问题和模型选择合适的学习率和纪元数，并结合学习率衰减策略进行模型训练。