给模型热身——深度学习中的warm up

最新推荐文章于 2025-09-11 05:45:47 发布
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#深度学习

Warm up是深度学习中的一种学习率预热策略，防止模型早期过拟合。在训练初期，学习率逐渐增加，之后再进行衰减。这有助于模型在处理差异性大的样本时，避免对简单样本过度拟合，尤其是在mini-batch训练中。实现方法可以通过自定义学习率调度函数，如在TensorFlow中参考相关代码实现。

Warm up是BERT
中一项重要的trick，它是什么，它究竟能带给我们什么，以及如何实现。

它是什么

Warm up是一种学习率的设置方法，其学习率的变化如下图所示。

  • 假设我们使用随训练衰减的学习率设置方法，学习率的最大值是 p p p。
  • 在模型训练的前 n n n步进行warm up，第 i i
最低0.47元/天 解锁文章
深度学习基础 【调优方法】——warmup
qq_64693987的博客
09-24 1195
定义：warmup是指在训练开始时使用较小的学习率，经过一段时间（如若干个epoch或steps）逐渐增加学习率，直到达到预设的学习率。这种策略可以帮助模型在初期避免大幅度的参数更新。
深入浅出——深度学习训练中的warmup
WeLearnNLP
03-28 2038
深度学习已经成为了机器学习领域的热门话题之一。在深度学习中，神经网络是最为常用的模型之一。神经网络的训练是深度学习的核心环节之一，而在神经网络训练过程中，warmup技术已经成为了一种非常重要的技术。它可以加速模型的收敛速度，提高模型的泛化能力，解决深度神经网络训练初期的不稳定性等问题。本文将从原理和实践两个方面，深入浅出地介绍深度学习训练中的warmup技术，帮助读者更好地理解和应用这一重要技术。
3分钟启动BERT！TensorFlow模型冷启动性能优化指南
最新发布
gitblog_00604的博客
09-11 260
你是否还在为训练模型时漫长的初始化等待而烦恼？当你急需快速验证一个想法，却要花费10分钟等待模型加载和预热时，开发效率大打折扣。本文将带你掌握TensorFlow模型库（tensorflow/models）中的冷启动优化技术，通过参数预加载、计算图优化和混合精度训练三大方案，将BERT等大型模型的启动时间从分钟级压缩到3分钟内，让你的AI开发流程如丝般顺滑。 读完本文你将学到： - 如何利用Ch...
深度学习 warmup 策略
anshiquanshu的专栏
08-24 6551
一、介绍 warmup顾名思义就是热身，在刚刚开始训练时以很小的学习率进行训练，使得网络熟悉数据，随着训练的进行学习率慢慢变大，到了一定程度，以设置的初始学习率进行训练，接着过了一些inter后，学习率再慢慢变小；学习率变化：上升——平稳——下降； 具体步骤： 启用warm up，设置warm up setp（一般等于epoch*inter_per_epoch），当step小于warm up setp时，学习率等于基础学习率×(当前step/warmup_step)，由于后者...
深度学习训练策略-学习率预热Warmup
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豆芽菜
04-05 1万+
一、什么是Warmup? Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些steps（15000steps，见代码1）或者epoches(5epoches，见代码2),再修改为预先设置的学习来进行训练。例如： 二、为什么使用Warmup? 由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大...
【深度学习】深度学习基础-Warm_up训练策略
chen1234520nnn的博客
09-07 7235
背景 学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。 其实在我们的大多数情况下，遇到 loss 变成 NaN 的情况大多数是由于学习率选择不当引起的。 warmup介绍 warmup可以称为训练热身。由于神经网络在刚开始训练的时候是非常不稳定的，因此刚开始的学习率应当设置得很低很低，这样可以保证网络能够具有良好的收敛性。但是较低的学习率会使得训练过程变得非常缓慢，因此这里会采用以较低学习率逐渐增大至较高学习率的方式实现网络训练的“热身...
Pytorch GPU模型推理时间探讨2——显卡warm up
一个苦逼研究僧的博客
08-05 2987
pytorch模型在GPU的推理时间探讨-part2
深度学习tricks——学习率策略
Peach_____的博客
01-31 707
【代码】深度学习tricks——学习率策略。
​​Warmup技术深度解密：神经网络训练的引擎预热艺术​
qq_43664407的博客
06-16 1096
在AI训练的革命之路上，warmup如同精准的引擎管理系统，让模型从冷启动平稳过渡到巅峰状态。深度学习先驱Yann Lecun评价："Warmup是模型训练的基础卫生——如同饭前洗手，虽简单却必不可少。忽视它带来的灾难远超你的想象。Transformer作者Ashish Vaswani指出："没有warmup的Transformer训练就像在冰面猛踩油门——注定失控"Warmup就是深度学习训练的预热阶段——它让模型参数从随机初始化的"寒冷"状态平稳过渡到稳定学习的状态，避免训练初期的高学习率灾难。
深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。
丨汀、的博客
04-19 4511
Batch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。在神经网络的训练过程中，一个非常直观的需要调整的超参数就是batch size。我们需要决定在一次训练中，要选取多少样本喂给神经网络，这个要选择的样本个数，就是batch size。
【有啥问啥】机器学习&深度学习中的Warmup技术是什么？
Chauvin的博客
08-12 1619
Warmup技术是一种有效的学习率调整策略，特别是在训练机器学习&深度学习模型时。它通过在训练初期使用较小的学习率，并逐步增加到目标学习率，帮助模型稳定地过渡到稳定的训练阶段。Warmup技术可以与其他学习率调整策略结合使用，以实现最佳的训练效果。在实际应用中，warmup被广泛用于大规模模型训练、微调以及分布式训练等场景。
深度学习---模型预热（Model Warm-Up）
MzKyle的博客
05-20 2277
**模型预热**是指在机器学习模型正式训练或推理前，通过特定技术手段使模型参数、计算图或运行环境提前进入稳定状态的过程。其本质是通过**预处理操作降低初始阶段的不稳定性**，从而提升后续任务的效率、精度或性能。
模型调优：warm_up【针对学习率优化的一种方式：在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches或者steps之后再修改为预先设置的学习率来进行训练】
u013250861的博客
01-01 1万+
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，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches,再修改为预先设置的学习率来进行训练。
学习率调整策略，学习率预热（warmup）和学习率衰减（Learning Rate Decay）
githubcurry，985cs博士在读
07-06 1万+
学习率策略：学习率预热（warmup）和学习率衰减（Learning Rate Decay）通过这样的学习率预热机制，可以使模型在训练初期更好地适应数据，提高训练的稳定性和性能。根据实际需求，可以根据预热阶段的迭代次数、初始学习率和最终学习率来调整预热效果。需要注意的是，学习率 warm-up 的设置可以根据实际情况进行调整。如果初始学习率过大或 warm-up 过短，可能会导致模型训练不稳定或出现梯度爆炸的问题；而如果初始学习率过小或 warm-up 过长，可能会导致模型训练速度过慢。因此，建议根据具体任
warm-up策略
qq_57148959的博客
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warmup 策略整理
u010756303的专栏
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大模型微调中warmup（学习率预热）是什么
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- **无warmup**：起步猛踩油门，**车容易熄火或打滑（参数震荡）。** - **有warmup**：缓慢加速**（学习率从0→目标值），平稳过渡后正常行驶（稳定训练）**。
《统计学习方法第二版》学习笔记1——概论
sd3145265的博客
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第1章 统计学习及监督学习概率论 目录第1章 统计学习及监督学习概率论前言1 理论部分1.1 统计学习1.2 统计学习的分类1.3 统计学习方法三要素1.4 模型评估与模型选择1.5 正则化与交叉验证1.6 泛化能力1.7 生成模型与判别模型1.8 监督学习应用 前言 本文主要参考资料： 《统计学习方法》第二版 李航 《统计学习方法》第二版PPT 袁春 这次学习笔记主要记录《统计学习方法》的一些重要知识点及其拓展、相关代码实现和一些思考，起因是我们可爱美丽的V同学发动的组队学习打卡活动。本人并非计
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