我模拟了一个具有不同学习率的神经网络，范围从 0.00001 到 0.1，并记录每个测试和验证的准确性。我得到的结果如下。每个学习率有 50 个 epoch，我记下最后一个 epoch 的验证准确度，而在整个过程中计算训练准确度。

学习率：0.00001

测试精度：0.5850

最后时期的验证准确度：0.5950

学习率：0.0001

测试精度：0.6550

最终时期的验证准确度：0.6400

学习率：0.001

测试精度：0.6350

最后时期的验证准确度：0.6900

学习率：0.01

测试精度：0.6650

最后时期的验证准确度：0.6700

学习率：0.1

测试精度：0.2500

最后时期的验证准确度：0.2100

测试和验证的准确性如何影响哪个学习率更好？更高的验证准确度会决定模型最合适的学习率吗？

因此，0.001 是最合适的学习参数是否正确，因为它在最后一个 epoch 具有最高的验证准确度？