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English(EN) When Does Scale-Invariant Optimization Become Unstable? An Exact Schedule Law with Weight Decay

新定律精确控制神经网络训练动态

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员发现了一个精确的离散时间定律，该定律控制着神经网络中学习率调度与权重衰减之间的相互作用。该定律揭示了一个由参数范数控制的隐藏反馈循环，形成了一个区分稳定和不稳定学习率模式的清晰边界。该研究提供了一个理解优化器行为的统一框架，解释了为什么自适应方法在归一化下提供的稳定性较弱，并为控制深度学习模型的训练动态提供了一种精确的方法。 AI

影响 为深度学习中的训练动态、优化器行为和调度设计提供了精确、可操作的视角。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了关于神经网络优化动态的新理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    规模不变优化何时变得不稳定？具有权重衰减的精确调度定律

    Normalization renders large parts of neural networks effectively scale invariant, inducing a hidden feedback loop in which learning-rate schedules and weight decay interact through the parameter norm to control the effective step taken by the optimizer. We show that this interact…

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