学习率是指在训练神经网络时用于调整参数的步进大小，它决定了每次梯度更新时参数的调整程度。学习率的选择直接关系到模型的性能和训练过程的效果。

学习率变化可能带来的影响：

1. 收敛速度：较高的学习率可以加快模型的收敛速度，因为参数更新更大，模型能够更快地找到损失函数的最小值。然而，如果学习率过高，可能导致训练过程不稳定或无法收敛。

2. 精度和稳定性：合适的学习率可以提高模型的精度和稳定性。较低的学习率通常会使模型在训练期间更加稳定，但可能需要更多的迭代次数才能达到较好的性能。

3. 局部最优解与全局最优解：学习率的选择也会对模型陷入局部最优解或者找到全局最优解产生影响。较高的学习率可能会导致模型跳过全局最优解并陷入局部最优解，而较低的学习率可能需要更多的迭代才能达到全局最优解。

4. 鲁棒性：学习率的变化还可以增加模型的鲁棒性，使其对于训练数据中的噪声或异常值更加不敏感。

选择合适的学习率是深度学习中一个重要的超参数调整问题，需要通过实验和验证来找到最佳的学习率，以便在训练过程中获得最佳的模型性能。