学习率对SSD算法的影响？固态硬盘SSD的寿命公式

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• 学习率对SSD算法的影响
• 固态硬盘SSD的寿命公式

学习率对SSD算法的影响

在机器学习的优化算法中，学习率是非常重要的一个超参数，学习率决定了参数空间搜索的步长，但是有一个很明确的问题是，它很难设置。过大的学习率会导致优化的方向变换不稳定。过小的学习率容易使得模型收敛于局部最优解，因此学习率的设置对模型的性能有着显著的影响。

固态硬盘SSD的寿命公式

ssd硬盘的寿命等于总容量乘以可写入次数除以写入数据总量。

比如一块1tb的硬盘可以写入5000次，而每月使用者会写入100gb数据，寿命是1000*20000/365=近200年。不过实际使用比标称的肯定要短，基本上一块普通家用固态累计写入2000-3000tb就到头了，工业级也顶多乘个10。

扩展资料：

1、SSD 的结构：

基于闪存的固态硬盘是固态硬盘的主要类别，其内部构造十分简单，固态硬盘内主体其实就是一块PCB板，而这块PCB板上最基本的配件就是控制芯片、缓存芯片和用于存储数据的闪存芯片。

2、主控的功能：

控制数据写入，纠错，擦除等，可实现性能优化，数据加密和写保护功能，数据安全擦除模式，自毁功能等。

3、优点

采用闪存作为存储介质，读取速度相对机械硬盘更快。固态硬盘不用磁头，寻道时间几乎为0。与之相关的还有极低的存取时间，最常见的7200转机械硬盘的寻道时间一般为12-14毫秒，而固态硬盘可以轻易达到0.1毫秒甚至更低。