不是直接的反向关系:增加批大小并不直接意味着学习率应该降低,反之亦然。最佳学习率通常取决于特定的数据集和模型架构,而不仅仅是批大小。 稳定性和收敛性:较大的批大小有时可以允许更大的学习率,因为梯度估计较少受到噪声的影响。然而,这并不总是成立,而是取决于训练景观的具体特征。 学习率调度:在实践中,学习...
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...
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 \eta 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 \eta 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...
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...