总之,虽然批大小和学习率之间存在相互作用,但它不是简单的反向关系。这些参数的最佳配置可以根据模型和数据的具体上下文而显著变化。 逆向关系 简单地认为增加批大小就必然导致降低学习率,或者反之亦然,在深入研究后是站不住脚的。虽然较大的批大小提供了更准确的梯度估计,从而可能允许更高的学习率,但这并不是一条...
或者可以这么理解,由于一个batch内的loss会被求一个平均,所以不管batch_size是多少,权重更新的量级等同于学习率η乘以单个样本所产生的梯度,所以当batch_size变大时,训练的次数就少了,所以要同比增大η来满足权重更新量级的同等。 Warmup 按照线性缩放原则,如果batch_size很大,lr也会很大,这就会使模型在训练初期变...
不是，你说的是俩时代差别巨大的两个事。T类模型decay高只是为了鼓励稀松性进一步压制grad噪声，就算有...
不是，你说的是俩时代差别巨大的两个事。T类模型decay高只是为了鼓励稀松性进一步压制grad噪声，就算有...
或者可以这么理解,由于一个batch内的loss会被求一个平均,所以不管batch_size是多少,权重更新的量级等同于学习率η乘以单个样本所产生的梯度,所以当batch_size变大时,训练的次数就少了,所以要同比增大η来满足权重更新量级的同等。 Warmup 按照线性缩放原则,如果batch_size很大,lr也会很大,这就会使模型在训练初期变...