当训练步数小于热身步数(warmup_steps)时,学习率按如下方式更新: 当训练步数大于等于热身步数(warmup_steps)时,学习率为: 其中,lr为热身之后的学习率,start_lr为学习率初始值,end_lr为最终学习率,epoch为训练轮数。 2.batch size 2.1 什么是BatchSize Batch一般被翻译为批量,设置batch_size的目的让模型在训练过...
Warmup是针对学习率优化的一种方式，Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始...
选择Warmup预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoches或者一些steps内学习率较小,在这样预热的小...
代码语言:javascript 复制 # training steps 的数量:[numberofbatches]x[numberofepochs].total_steps=len(train_dataloader)*epochs # 设计 learning rate scheduler scheduler=get_linear_schedule_with_warmup(optimizer,num_warmup_steps=50,num_training_steps=total_steps) 经验参数选择 一般可取训练steps的10%,...
这说明什么？这说明不用warmup收敛到的点比用warmup收敛到的点更差。这可以从侧面说明，一开始学偏了...