深度学习 warmup 策略\Warmup预热学习率

最新推荐文章于 2025-05-20 00:00:00 发布
最新推荐文章于 2025-05-20 00:00:00 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 神经网络 计算机视觉 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37705280/article/details/105760589
本篇汇集了三篇优质博客，深入探讨算法与数据结构的关键概念，包括排序算法、动态规划、数据结构设计等核心主题。通过具体实例解析，帮助读者理解并掌握算法的实现与应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

大模型微调中warmup（学习率预热）是什么
ZJQ的博客
03-11 363
- **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）**。
目标检测的Tricks | 【Trick5】学习率调优方法——warmup
Clichong
04-17 3386
如有错误，恳请指出。 文章目录1. warmup理论概要2. warmup实现代码 1. warmup理论概要 warmup定义： 在模型训练之初选用较小的学习率，训练一段时间之后（如：10epoches或10000steps）使用预设的学习率进行训练。 warmup作用： 因为模型的weights是随机初始化的，可以理解为训练之初模型对数据的“理解程度”为0（即：没有任何先验知识），在第一个epoches中，每个batch的数据对模型来说都是新的，模型会根据输入的数据进行快速调参，此时如果采用较大的.
学习率预热（warm up)
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
03-03 2359
学习率预热 学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一，针对学习率的技巧有很多。Warm up是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法。由于刚开始训练时模型的权重(weights)是随机初始化的，此时选择一个较大的学习率，可能会带来模型的不稳定。学习率预热就是在刚开始训练的时候先使用一个较小的学习率，训练一些epoches或iterations，等模型稳定时再修改为预先设置的学习率进行训练。...
【深度学习】学习率预热和学习率衰减 (learning rate warmup & decay)
让算法融入生活，改变生活！
12-10 6447
当然，这种使用warmup和decay的learning rate schedule大多是在bert这种预训练的大模型的微调应用中遇见的。如果是做自然语言处理相关任务的，transformers已经封装了好几个带有warmup 和 decay的lr schedule。如果不是做研究的话，这些已经封装的lr schedule直接拿来用即可。当然也可以使用pytorch中的相关模块自定义。
深度学习---模型预热（Model Warm-Up）
最新发布
MzKyle的博客
05-20 1314
**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。
0.动手深度学习之预热——《判别模型》《梯度更新方式》
Stupid_human的博客
02-14 429
判别模型： 建模预测变量和观测变量之间的关系，也叫做条件模型 分为确定性判别模型和概率判别模型 线性判别模型： 一维的线性回归和二次回归： 线性和非线性的区别：参数θ为一次，则是线性，否则是非线性 二维的线性回归： 学习目标： 使预测值和观测值最接近。常用的损失函数——平方误差 优化目标是最小化整个训练集上的均...
深度学习算法中的预训练（Pretraining）
牛肉胡辣汤
09-23 1414
通过预训练，深度学习模型能够从无标签数据中学习到一些通用的特征表示，然后在有标签数据上进行微调，从而提高模型的泛化性能和训练效率。首先，加载预训练模型并替换最后一层全连接层，然后冻结预训练模型的参数。为了解决这个问题，预训练（Pretraining）技术应运而生，它通过在无标签数据上进行初始训练，然后在有标签数据上进行微调，从而加速和改善深度学习模型的训练。预训练是深度学习算法中一种重要的训练技术，通过在无标签数据上进行初始训练，然后在有标签数据上进行微调，可以加速和改善深度学习模型的训练过程。
深度学习训练策略--学习率预热Warmup
ytusdc的博客
08-24 5551
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。 一、Warmup的最初提出? 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，见最后代码1）或者epoches(5epoches，见最后代码2)，再修改为预先设置的学习来进行训练。 代码查看：https://bl
深度学习中小知识点系列(十二) 解析学习率预热Warmup
专注于人工智能学习，总结
12-01 570
使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的小学习率训练，然后每个step增大一点点，直到达到最初设置的比较大的学习率时（注：此时预热学习率完成），采用最初设置的学习率进行训练（注：预热学习率完成后的训练过程，学习率是衰减的），有助于使模型收敛速度变快，效果更佳。
transformers进行学习率调整lr_scheduler（warmup）
MK422的博客
07-23 2408
【代码】transformers进行学习率调整lr_scheduler（warmup）
【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了！力争做全网最全的AI面试攻略——大模型（八）Warmup 与学习率调度
AI科研社
03-04 59
学习率调度方式特点适用场景Warmup在训练初期逐步增大学习率，避免训练不稳定初始阶段不稳定的训练Cosine调度学习率呈余弦下降，初期变化缓慢，后期变化快速在最后阶段需要精细调整时线性调度学习率线性下降，变化平稳适用于希望保持平稳下降的场景。
聊一聊学习率预热linear warmup
yanqianglifei的专栏
01-01 6292
什么是warmup warmup是针对学习率learning rate优化的一种策略，主要过程是，在预热期间，学习率从0线性（也可非线性）增加到优化器中的初始预设lr，之后使其学习率从优化器中的初始lr线性降低到0。如下图所示： warmup的作用 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的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，选择Warmup预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoch或者一些step内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等
深度学习训练多少轮？迭代多少次？
热门推荐
gu1857035894的博客
06-11 2万+
深度学习是当今最火的研究方向之一。它以其卓越的学习能力，实现了AI的关键功能。一般来说，深度学习一次肯定是不够的，那么深度学习训练多少轮？迭代多少次？大家所关心的问题，解答来了。深度学习训练迭代多少次？翻了翻各位大牛的研究成果，有训练10个迭代的，有30个，甚至也有1万个以上的。这就让小白迷茫了，到底训练多少次合适?训练的检验标准是什么?有一些大牛上来直接就说训练多少次，也不解释为什么，就说是凭经验，这种我们学不来。还有一些专家给出了一些理由，我们来总结一下。01 当loss值收敛时结束迭代深度学习的一个关
Bert相关
weixin_42887772的博客
10-27 893
Bert是文本编码器，它使用了Transformer的Encoder端，有两个预训练任务，分别是掩码语言模型和下一句子预测；掩码语言模型是随机选择15%的词，在这15%的词中，选择80%的词进行mask，选择10%的词随机替换成别的词，剩下10%的词什么也不做，然后根据上下文来预测这些词。下一句子预测是判断前后两个句子是否互为上下句；然后它使用了大规模的预料进行预训练。：① 在后续finetune任务中语句中并不会出现 [MASK] 标记；
《统计学习方法第二版》学习笔记1——概论
sd3145265的博客
09-07 1073
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
mmclassification中学习率优化参数整理
tjnkyqcy的博客
11-26 2210
mmlab中学习率优化参数整理
设置学习率预热的比例为什么有助于训练的稳定性，尤其是在训练的前期
陈开心的博客
01-16 877
warmup_ratio 是一个控制 学习率预热（warmup） 的参数。学习率预热的目的是在训练的初期逐步提高学习率，从而提高训练的稳定性，防止刚开始训练时使用过大的学习率导致模型参数的剧烈变化，进而影响模型的训练效果。
大模型微调经验关键参数总结
weixin_45320238的博客
10-21 1552
batch_size、accumulation_steps、warmup_ratio、learning_rate与epoch对大模型的性能影响及参数间关系
神经网络中学习率 warmup 策略为什么有效？学习率应该怎么变化会比较好？
Drug discovery
07-11 1万+
使用 SGD 训练神经网络时，在初始使用较大学习率而后期切换为较小学习率是一种广为使用的做法，在实践中效果好且最近也有若干文章尝试对其进行了理论解释。 而 warmup 策略则与上述 scheme 有些矛盾。warmup 需要在训练最初使用较小的学习率来启动，并很快切换到大学习率而后进行常见的 decay。那么最开始的这一步 warmup 为什么有效呢？它的本质含义是什么，是否有相关的理论解释？进一步的，能否通过良好的初始化或其他方法来代替 warmup 呢？ 1.直观理解就是最开始的时候，loss
PyTorch中学习率调整策略：预热与周期法详解
本文主要介绍了两种常见的学习率调整策略：预热（Warmup）和周期学习率。 首先，预热（Warmup）是一种针对初始模型权重随机初始化可能导致的不稳定性问题提出的策略。Warmup通过在训练开始时使用一个较小的学习率，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值