Це дослідження представляє метод динамічного планування швидкості навчання на основі змін втрат, спрямований на досягнення швидшої конвергенції в моделях машинного навчання, пропонуючи практичні переваги для оптимізації ефективності навчання та продуктивності моделі в різних завданнях ШІ.