步长值的设置需要根据具体情况而定，并没有固定的数值可供选择。

在机器学习领域，步长值一般指权重的更新步长，即在神经网络的训练过程中，每一次反向传播后，权重需要根据一个学习率进行更新，学习率就是步长值。

为了达到更好的训练效果，步长值需要尽可能小，但也不能太小，否则训练时间将会大大增加。

在实际应用中，通常会通过试错的方式来找到适合的步长值。

除了机器学习领域，步长值还可以用于其他的算法或模型中，比如梯度下降算法和优化模型等。

在这些情况下，步长值的设置也需要根据具体情况而定，需要在实践中不断调整和优化。