本文主要是介绍模型训练----warm-up,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
在训练刚开始的时候,所有的模型参数都是随机的,离最终的训练结果相差是比较远的
如果一开始就采用较大的学习率可能会导致数值的不稳定,也就是导致训练过程不稳定
如果使用了
momentum
动量,在训练过程中会依赖一些历史的统计值。但是在网络训练的初期,迭代次数比较少,统计的历史值可能不正确,只有迭代到一定的次数后统计值才会真正得有意义,所以一开始要使用较小的学习率通过 warm-up 慢慢地增大学习率
综上所述,warm-up的出现主要是为了解决初始学习率过大导致训练不稳定的问题
这篇关于模型训练----warm-up的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!