Die Anpassung der Lernrate in anderen Machine-Learning-Ansätzen kann auf verschiedene Weisen optimiert werden. Ein Ansatz ist die Verwendung von adaptiven Lernraten, die sich basierend auf dem Feedback und den Daten anpassen. Dies kann dazu beitragen, die Konvergenzgeschwindigkeit des Modells zu verbessern und Überanpassungen zu vermeiden. Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von Regularisierungstechniken, um die Lernrate zu stabilisieren und das Risiko von Divergenz zu verringern. Darüber hinaus können Optimierungsalgorithmen wie Adam oder RMSprop verwendet werden, um die Lernrate automatisch anzupassen und so die Leistung des Modells zu optimieren.