其中一个十分关键的参数是gradient_accumulation_steps(梯度累积步数)。本文将就gradient_accumulation_steps参数进行详细的介绍,并探讨其在深度学习模型中的作用。 gradient_accumulation_steps参数是指在反向传播算法中,每隔多少个batch会更新一次模型的参数。传统的反向传播算法会在每个batch更新一次参数,而使用gradient_...
比如warmup_proportion=0.1,总步数=100,那么warmup步数就为10。在1到10步中,学习率会比10步之后低,10步之后学习率恢复正常。在1到10步之间,学习率的改变一般有以下几种方式: "warmup_cosine" : WarmupCosineSchedule, "warmup_constant" : WarmupConstantSchedule, "warmup_linear" : WarmupLinearSchedule 原...
arr_x = np.array(arr).reshape((1,784)) return arr_x changeImage('data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABwAAAAcCAYAAAByDd+UAAACvUlEQVRIS+1WPUiyURg9LhYhEUImStqgU2Au4WJE0GCp4NAQBZqQhSCUCSq52B85GDg4OjSUNCX2Q6M4uClESK4SIQT9OBQRQX48FxTD6r19RnzDd8FF7/uce84957yKarVaDb+4RP8...