例如,一些从业者使用“线性缩放规则”的启发式,在这种规则中,学习率按新批大小与基础批大小的比例缩放。 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...
4 学习率和batchsize的关系 通常当我们增加batchsize为原来的N倍时,要保证经过同样的样本后更新的权重相等,按照线性缩放规则,学习率应该增加为原来的N倍[5]。但是如果要保证权重的方差不变,则学习率应该增加为原来的sqrt(N)倍[7],目前这两种策略都被研究过,使用前者的明显居多。 从两种常见的调整策略来看,学习...
我们也可以称之为 Batch Size 与学习率之间的 Scaling Law。 方差视角直觉上,当 Batch Size 增大时,每个 Batch 的梯度将会更准,所以步子就可以迈大一点,也就是增大学习率,以求更快达到终点,缩短训练时间,这一点大体上都能想到。问题就是,增大多少...
4 学习率和batchsize的关系 通常当我们增加batchsize为原来的N倍时,要保证经过同样的样本后更新的权重相等,按照线性缩放规则,学习率应该增加为原来的N倍[5]。但是如果要保证权重的方差不变,则学习率应该增加为原来的sqrt(N)倍[7],目前这两种策略都被研究过,使用前者的明显居多。 从两种常见的调整策略来看,学习...
batchsize在变得很多时,会降低模型的泛化能力。在此之下,模型的性能变换随batch size通常没有学习率敏感。 4 学习率和batchsize的关系 通常当我们增加batchsize为原来的N倍时,要保证经过同样的样本后更新的权重相等,按照线性缩放规则,学习率应该增加为原来的N倍[5]。但是如果要保证权重的方差不变,则学习率应该增加...
batchsize在变得很多时,会降低模型的泛化能力。在此之下,模型的性能变换随batch size通常没有学习率敏感。 4 学习率和batchsize的关系 通常当我们增加batchsize为原来的N倍时,要保证经过同样的样本后更新的权重相等,按照线性缩放规则,学习率应该增加为原来的N倍[5]。但是如果要保证权重的方差不变,则学习率应该增加...
这就得到了学习率与 Batch Size 的平方根缩放定律,后来的《Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks》[2]也认同这个选择。 线性缩放 有意思的是,线性缩放即在实践中的表现往往更好,甚至刚才说的最早提出平方根缩放的《One weird trick for para...
n是批量⼤⼩(batchsize)，η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本⾝，这两个因⼦直接决定了模型的权 重更新，从优化本⾝来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者⼜是分⼦分母的直接关系，相互也 可影响，因此这⼀次来详述...
假如每次只训练一个样本，即 Batch_Size = 1。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横...
基础学习率随batch_size线性缩放 大batch训练时使用LAMB或LARS优化器 2. 指令微调阶段(Instruction Tuning) 优化器策略 保持使用AdamW,但调整参数: 降低learning rate (约为预训练的1/10) 减小weight_decay (通常0.001-0.005) 对于LoRA等参数高效方法: 使用更激进的学习率(可达1e-3) 去除或减少weight decay ...