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当数据集较小时，调节学习率的方法可以参考以下步骤：

1. 先尝试一个较小的学习率，如0.001，或者根据经验设置一个初始学习率。
2. 在训练过程中，观察模型的表现，例如损失函数的下降情况，以及在验证集上的准确率等。
   如果损失函数下降过快，或者验证集准确率下降过快，说明学习率可能过小，需要增大学习率。如果损失函数下降过于缓慢，或者验证集准确率上升过于缓慢，说明学习率可能过大，需要减小学习率。
3. 不断尝试和调整学习率，直到找到一个适合的学习率。
4. 另外，也可以考虑使用一些自适应学习率的方法，例如Adam、RMSProp等，这些方法可以根据训练过程中的梯度变化自动调整学习率。在数据集较小的情况下，这些自适应学习率的方法可能会更有效。