给模型热身——深度学习中的warm up

最新推荐文章于 2025-06-05 19:54:36 发布
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分类专栏： Deep Learning 文章标签： 深度学习
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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。

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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</
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深度学习入门笔记（附录一）性能优化实战经验
张晖的专栏
02-02 719
前面几节介绍了很多理论，难免会好奇：理论如何与实战结合呢？本节我们就穿插一点实战经验，来换换脑子~
深度学习-18-深入理解BERT实战使用预训练的DistilBERT模型
qq_20466211的博客
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以两个方式使用预训练模型：(1)作为抽取嵌入表示的特征抽取器。(2)通过在下游像文本分类、问答等任务的微调预训练的BERT模型。
tensorflow tf-serving 进行warmup设置
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07-24 2753
最近发现模型在更新的一瞬间容易产生超时的问题，于是就了解了一下tf-serving 中有个warmup主要是通过模型启动时加载${model}/${version}/assets.extra/tf_serving_warmup_requests达到热启动的目的，使得模型更新时不易产生超时的问题 首先根据自己的模型字段进行编写形成tf_serving_warmup_requests文件，在导出模型时和warmup文件一起导出 以下是我warmup文件生成代码 #!/usr/bin/env pytho.
深入浅出——深度学习训练中的warmup
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03-28 1965
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。
深度学习学习率优化方法——pytorch中各类warm up策略
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06-05 824
本文介绍了PyTorch中实现warm-up学习率策略的方法。在PyTorch中，可以通过torch.optim.lr_scheduler模块实现多种学习率优化策略，包括基于步数的调度（如CyclicLR）、基于指标的调度（如ReduceLROnPlateau）和基于epoch的调度（如CosineAnnealingLR）。文章详细说明了优化器参数设置、不同调度器的适用场景和使用方式，并强调了调度器更新时机的差异。同时还提供了代码示例和学习率变化曲线
深度学习训练策略-学习率预热Warmup
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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 warmup 策略
anshiquanshu的专栏
08-24 6422
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】深度学习基础-Warm_up训练策略
chen1234520nnn的博客
09-07 7124
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 2910
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
01-31 669
【代码】深度学习tricks——学习率策略。
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 4157
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。
TensorFlow Serving API设置warmup
01-07
运行后附代码文件生成tf_serving_warmup_requests文件； 置其于模型保存文件夹内的assets.extra文件夹下； 重启docker API即可，可观察到屏幕输出显示warmp启动成功； 保存模型的文件结构于是乎成为： . ├── assets ├── assets.extra │ └── tf_serving_warmup_requests ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 生成文件的代码如下： # -*-
【有啥问啥】机器学习&深度学习中的Warmup技术是什么？
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08-12 1507
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。
深度学习基础 【调优方法】——warmup
qq_64693987的博客
09-24 954
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。
学习率调整策略，学习率预热（warmup）和学习率衰减（Learning Rate Decay）
githubcurry
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
pytorch怎么用学习率warming up_深度学习实验总结(tricks)
weixin_39932762的博客
11-20 892
深度模型是黑盒，而且本次并没有尝试超深和超宽的网络，所以结论只能提供一个先验，并不是标准答案！同时不同的任务也可能导致不同，比如分割，所以必须具体问题具体分析！只收藏不点赞，知乎以后就不会给你推送类似的文章了，你懂的(疯狂暗示点赞Abstract；Key-words；Motivation前阵子参加了几个CV的比赛，发现了这样的问题：虽然了解的理论知识不算特别少，跑了的实验和paper代码也还可以，...
Deep Learning Warmup预热学习率
Decennie的博客
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Warmup预热学习率
深度学习模型训练小技巧
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09-03 1406
这篇文章主要介绍一些在深度学习模型训练时的一些小技巧。 一、warmup warmup可以理解为预热、热身的意思，它的思想是一开始以较小的学习率去更新参数，然后逐步提高学习率。 这样的好处是： 有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳； 有助于保持模型深层的稳定性。 # 线性warmup # num_warmup_steps：warmup的步数 # init_lr：预设的学习率 global_step = tf.train.get_or_create_global
pytorch:余弦退火学习策略和warmup
ywfwyht的博客
05-26 1973
深度学习中的“warmup”是指在模型训练的初始阶段，逐渐增加学习率的过程。它的作用主要有以下几个方面：加速模型收敛：在训练开始时，学习率通常设置得较小，这样可以保证模型在初始阶段不会过度拟合，同时也减少了训练过程中的震荡。但是，如果学习率过低，模型训练的速度会较慢。通过warmup，可以在训练开始时逐渐增加学习率，加速模型的收敛过程。提高模型的泛化能力：研究表明，在训练的早期阶段，模型更容易被错误的样本所干扰。
模型学习率设置
04-05
### 如何正确设置机器学习或深度学习模型的学习率 在深度学习和机器学习领域，学习率是一个至关重要的超参数。它的设定直接影响到模型的收敛速度以及最终性能的表现。为了更好地控制训练过程，通常采用学习率调度器来动态调整学习率。 #### 学习率的重要性 学习率决定了梯度下降算法每次迭代时权重更新的步伐大小。如果学习率过高，则可能导致损失函数震荡甚至发散；反之，过低的学习率会使训练时间显著增加，并可能陷入局部最小值[^2]。 #### 动态调整学习率的意义 由于在整个训练周期中，不同阶段的最佳学习率并非恒定不变，因此静态单一的学习率往往无法满足需求。通过引入学习率调度机制，可以在不同的训练阶段自适应地改变学习率，从而实现以下几个目标： - **加速收敛**：初期较大的学习率能够帮助模型迅速接近最优解区域。 - **提升精度**：后期较小的学习率有助于精细调节权值，进一步逼近全局最优点。 - **稳定训练过程**：平稳过渡的学习率变化可减少因剧烈波动带来的负面影响[^1]。 #### 常见的学习率调度方法及其应用场合 以下是几种广泛使用的调度方式： 1. **Step Decay (阶梯式衰减)** 定义一系列固定的epoch节点，在这些时刻按比例降低当前学习率。例如每隔一定轮次乘上一个小于一的比例因子γ(0<γ≤1)，即lr_new=lr_old×γ。这种方法简单易行，适用于大多数常规情况下的网络结构优化问题[^3]。 2. **Exponential Decay (指数级数衰减)** 随着每一步骤t的增长按照e^-kt的形式逐渐缩小初始设定好的基础水平base_lr至零附近结束整个流程。其表达形式如下所示： ```python lr_t = base_lr * exp(-k*t) ``` 此种模式适合那些希望前期快速探索空间而后慢慢精细化搜索路径的应用实例。 3. **Cosine Annealing with Warm Restarts (余弦退火重启法)** 结合cosine曲线特性设计了一套循环往复式的降温方案——当到达最低温度点之后又重新回到较高起点继续新一轮冷却操作直至完全冻结为止。这种技术特别有利于长期复杂的多模态数据集上的表现改进。 4. **ReduceLROnPlateau (基于平台期检测降速)** 只有当监测指标（比如验证集合上的误差）停滞不前超过预设patience次数后才触发相应动作下调现有数值若干百分比幅度。这种方式更加智能化因为它依赖实际反馈而非单纯计时器驱动逻辑决定何时采取行动。 5. **Linear Warm-up and Polynomial Decay (线性热身加多项式衰退)** 对于某些特定类型的迁移学习任务而言，先经历短暂上升区间再进入缓慢下滑通道可能是更为理想的轨迹走向。具体做法就是在开始几轮之内逐步增大直到达到预定最大阈值后再依据幂律关系渐次回落下来完成全程规划。 ```python import torch.optim.lr_scheduler as lr_sched # Example of StepLR scheduler implementation scheduler_step = lr_sched.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) # Example of ReduceLROnPlateau scheduler initialization scheduler_plateau = lr_sched.ReduceLROnPlateau( optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True ) ``` 以上列举了几种主流且实用性强的技术手段供开发者们参考选用。当然除了上述提到的内容之外还有更多创新性的思路不断涌现出来等待我们去发掘尝试！
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