请介绍常见超参数（如学习率、批量大小、迭代轮数等）分别对模型训练效果和收敛速度的影响，并说明如何调整。

回答思路

1. 能分别说明学习率、batch size、epochs 等对收敛速度与最终性能的作用
2. 能解释学习率过大或过小的典型后果，如发散或收敛过慢
3. 能说明 batch size 对梯度噪声、内存和收敛稳定性的影响
4. 能结合实例说明调整超参数的基本策略或权衡