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Rustem Islamov

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TOOL · CL_117405 · Jun 30 · 04:00

新理论解释深度学习中学习率预热的好处

提出了一种关于深度学习中学习率预热的新理论视角，解释了其在改善训练方面的有效性。研究人员将 $(L_0, L_1)$-平滑条件推广，以基于损失次优性来约束局部曲率。该条件被常见的神经网络架构所满足，并能准确反映训练初期的优化景观。根据这种曲率调整学习率自然会导致预热计划，与固定学习率相比，可证明收敛速度更快，这在语言和视觉模型的实验中得到了证明。