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在Neuroph中，可以通過設置神經網絡的學習規則來調整學習率。學習規則決定了神經網絡在訓練過程中如何更新權重和偏置。常用的學習規則包括感知器規則、遞歸最小二乘規則、反向傳播規則等。
要調整學習率，可以在創建神經網絡時指定學習規則，并在設置學習規則時設置學習率參數。例如，可以通過以下代碼設置反向傳播規則的學習率為0.1：
BackPropagation learningRule = new BackPropagation();
learningRule.setLearningRate(0.1);
neuralNetwork.setLearningRule(learningRule);
通過設置不同的學習率，可以調整神經網絡在訓練過程中的學習速度和收斂性能。需要根據具體的問題和數據集進行調試和優化，找到最適合的學習率設置。
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