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English(EN) Towards Easier-to-Tune Training Algorithms: New Results from AlgoPerf

无调度 AdamW 在深度学习训练算法的 AlgoPerf V1 基准测试中领先

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项名为 AlgoPerf V1 的新基准测试评估了深度学习训练算法，重点关注跨各种工作负载的达到目标所需的实际运行时间。在 PyTorch 和 JAX 中，无调度 AdamW 在 13 项提交中表现最佳，并在所有任务中使用了单一配置。研究还强调，虽然一些方法提供了良好的样本效率，但它们需要大量的计算优化才能获得有竞争力的运行时间。此外，分析表明学习率和动量是关键的超参数，这突显了对更鲁棒和可泛化的训练方法的需求。 AI

影响 强调了高效且鲁棒的深度学习训练算法的重要性，可能指导未来的研究和开发。

排序理由 发表新基准测试结果和训练算法分析的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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无调度 AdamW 在深度学习训练算法的 AlgoPerf V1 基准测试中领先

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Priya Kasimbeg (Alice), Ahmed Khaled (Alice), Aahlad Chandrabhatta (Alice), Yifan Wang (Alice), Andy Liu (Alice), Niccol\`o Ajroldi (Alice), David Tweedle (Alice), Xingyu (Alice), Yang, Isaac Patole, Frank Schneider, George E. Dahl ·

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