在深度学习中，epoch和learning rate的通常取值范围？

在深度学习中，epoch和学习率的取值确实会根据不同的任务、数据集和模型架构有所不同。然而，您提到的范围是一些常见的经验性取值，这些取值在很多情况下都能工作得相当好。

1. 对于epoch的取值范围：

在很多研究论文和实际应用中，训练周期（epoch）通常设置在100-200次之间。这个范围是基于经验观察的，它足够让大多数模型在中等规模的数据集上进行充分的训练，同时也不会浪费过多的计算资源。当然，对于一些非常小的数据集或者非常简单的任务，可能不需要这么多epoch；而对于超大规模的数据集或者极其复杂的任务，则可能需要更多的epoch。
对于学习率：

2. 对于学习率的取值范围

学习率通常设置在0.001到0.005之间，这也是一个经验性的范围。这个范围内的学习率通常足够小，可以避免模型在训练初期就因为步长过大而跳过最优解，同时也不会因为太小而导致训练过于缓慢。当然，随着训练的进行，很多算法会使用学习率衰减策略来逐渐减小学习率，以帮助模型在训练的后期更加精细地调整参数。

总结

需要注意的是，这些取值范围并不是绝对的，它们只是根据大量实验和论文统计得出的一个大致的、经验性的指导。在实际应用中，最好的做法是根据自己的具体任务和数据集进行多次实验，通过观察模型的训练动态（如损失函数的下降情况、验证集上的性能变化等）来调整这些参数。