深度学习 warmup 策略\Warmup预热学习率

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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。
大模型微调中warmup（学习率预热）是什么
ZJQ的博客
03-11 696
- **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）**。
学习率预热warmup
weixin_42887772的博客
06-21 1053
学习率：权重更新的控制因子 训练神经网络的常规策略是初始时使用较大的学习率（好处是能使网络收敛迅速），随着训练的进行，学习率衰减；在训练初期，loss很大，因此计算的梯度也很大，如果设置较大的学习率，模型很容易跳过最优点，后期很难再拉回来； 阶段一： 而warmup是在初始时（前几个epoch）使用较小的学习率，然后随着训练的进行，学习率慢慢增加到设定的学习率（linear线性增加，constant方式等）； 阶段二： 最后学习率从设定数值再衰减；warmup_factor：warmup期间，学习率初始化为
​​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 1090
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。
学习率预热（warm up)
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
03-03 2502
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。...
线性预热机制（Linear Warmup）：深度学习训练稳定性的关键策略
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
09-12 1344
线性预热（Linear Warmup）是一种在深度学习训练初期逐渐增加学习率的优化策略。该机制最早由Facebook研究团队在2018年提出，作为对ResNet论文中Constant Warmup方法的改进。线性预热的核心思想是在训练开始时使用较小的学习率，随着训练步骤的增加线性增大学习率，直到达到预设的目标学习率。🌡️理解线性预热的简单比喻：想象一下冬天开车前需要预热引擎。如果直接高速启动，对发动机的损害会很大。
深度学习的学习率预热策略和衰减策略
weixin_49199313的博客
07-17 1077
第500步：\eta_{500} = 0.001 \times \frac{500}{1000} = 5 \times 10^{-4}\eta_{\text{min}}：最小学习率（通常设为 \eta_{\text{max}} \times 10^{-2})资源受限场景（如微调）可缩短预热步数（N = \text{总步数} \times 2\%）并加大衰减力度。第1步：\eta_1 = 0.001 \times \frac{1}{1000} = 10^{-6}N：预热总步数（通常占总步数的5%–10%）
【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 7120
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。
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
02-14 484
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
12-01 740
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。
warm up预热学习率调整策略学习记录
chen_znn的博客
08-14 3293
本文记录了warm up与其他学习率调整策略联合使用的方法及代码实现
深度学习算法中的预训练（Pretraining）
牛肉胡辣汤
09-23 1569
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 5942
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
学习率预热(transformers.get_linear_schedule_with_warmup)
豆子
10-24 1万+
学习率预热 在预热期间，学习率从0线性增加到优化器中的初始lr。 在预热阶段之后创建一个schedule，使其学习率从优化器中的初始lr线性降低到0 Parameters optimizer (Optimizer) – The optimizer for which to schedule the learning rate. num_warmup_steps (i...
聊一聊学习率预热linear warmup
yanqianglifei的专栏
01-01 7059
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
【深度学习】深度学习基础-Warm_up训练策略
chen1234520nnn的博客
09-07 7232
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...
flutter 专题二十六 Flutter 新一代图形渲染器 Impeller
m0_61164038的博客
01-03 1847
一、背景 在2022年6月Google官方发布的Flutter 3.0 版本中，正式将渲染器 Impeller 从独立仓库中合入 Flutter Engine 主干进行迭代，这是2021年Flutter团队推动重新实现Flutter渲染后端以来，首次明确了Impeller未来代替 Skia 作为 Flutter 主渲染方案的定位。Impeller的出现是Flutter团队用以彻底解决 SkSL（Skia Shading Language）引入的Jank问题所做的重要尝试，那什么是着色器编译Jank问题呢？
Bert相关
weixin_42887772的博客
10-27 913
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；
解释学习率预热（Learning Rate Warmup）的作用
03-29
<think>嗯，用户问的是学习率预热的作用，我需要先回忆一下相关知识。学习率预热是在训练初期逐渐增加学习率的策略，常见于深度学习，尤其是Transformer模型中。可能的作用包括稳定训练、防止梯度爆炸等。 首先，用户可能想知道为什么需要预热，直接使用固定学习率有什么问题。比如在训练开始时，模型参数是随机初始化的，如果一开始就用较大的学习率，可能会导致参数更新过大，损失值剧烈波动，甚至模型发散。预热可以缓解这个问题。 接下来，我需要解释预热的具体实现方式，比如线性预热或余弦预热。可能还需要提到一些研究，比如在Transformer中使用预热的重要性，以及预热的时间长度对效果的影响。 另外，用户可能想知道预热和普通的学习率调度（如衰减）的区别。预热是在训练初期逐渐增加学习率到某个最大值，然后再进行衰减，而普通调度可能一开始就是高学习率然后逐渐降低。两者的结合可能更有效。 还要考虑不同任务和模型结构对预热的需求是否不同。比如在CV任务中可能也需要预热，但NLP任务中更为常见，尤其是在大模型训练中。 用户可能还会关心如何选择预热的时间或步数，有没有经验法则。比如通常设置为总训练步数的5%-10%，或者根据验证集的表现调整。 有没有相关的数学公式或图表可以帮助说明？比如学习率随时间变化的曲线，或者训练损失在有无预热时的对比。 另外，需要提到一些实际应用中的案例，比如BERT、GPT等模型训练时都使用了预热策略，说明其有效性。 还要注意避免术语过于复杂，用通俗易懂的中文解释，同时保持专业性。可能还要举例说明，比如没有预热时模型可能无法收敛，或者收敛速度变慢。 最后总结预热的作用，强调其在稳定训练和提升最终性能方面的重要性。</think>### **学习率预热（Learning Rate Warmup）的作用与实现原理** 学习率预热（Learning Rate Warmup）是一种在训练初期**逐步增加学习率**的优化策略，常用于深度学习模型（尤其是Transformer架构）的训练中。其核心目的是**缓解训练初期的不稳定性**，帮助模型更平稳地收敛。以下是其具体作用与实现细节： --- #### **1. 核心作用** 1. **缓解梯度不稳定性**： 在训练初期，模型参数（如权重矩阵）通常随机初始化，此时**梯度方向可能不一致**（尤其是深层网络或大模型）。若直接使用高学习率，参数更新步长过大，容易导致： - **损失值剧烈震荡**：损失曲线波动大，难以收敛。 - **梯度爆炸**：深层网络中的梯度累积可能引发数值溢出。 **预热策略**通过逐步提高学习率，使梯度方向逐渐趋于一致，避免初期大幅震荡。 2. **适应参数分布变化**： 在训练早期，模型参数（如注意力机制的$Q/K/V$矩阵）的分布会快速变化。若初始学习率过高，可能破坏预训练权重（如迁移学习场景）或导致参数陷入局部极小值。预热可让参数在“温和”的更新中适应任务分布。 3. **改善优化器动态**： 使用自适应优化器（如Adam）时，其内部状态（如动量、二阶矩估计）需要一定步数才能稳定。预热期间逐步提高学习率，可让优化器的自适应机制更准确地估计梯度统计量。 --- #### **2. 数学形式与实现方式** - **线性预热（Linear Warmup）**： 在预热步数$T_{\text{warmup}}$内，学习率从$0$线性增长到初始学习率$\eta_{\text{max}}$： $$ \eta_t = \eta_{\text{max}} \cdot \frac{t}{T_{\text{warmup}}} \quad (t \leq T_{\text{warmup}}) $$ 此后按预定策略（如余弦衰减、阶梯衰减）调整。 - **余弦预热（Cosine Warmup）**： 将预热与余弦衰减结合，常用于Transformer训练： $$ \eta_t = \eta_{\text{max}} \cdot \frac{1}{2} \left(1 + \cos\left(\pi \cdot \frac{t}{T_{\text{warmup}}}\right)\right) \quad (t \leq T_{\text{warmup}}) $$ - **实践设置**： - **预热步数**：通常为总训练步数的$5\%$~$10\%$（例如BERT训练中设$10,000$步预热）。 - **峰值学习率**：根据任务和模型规模调整（例如大语言模型常用$1e-4$~$5e-4$）。 --- #### **3. 实际效果示例** - **无预热**： 初始学习率直接设为$\eta_{\text{max}}$，可能导致训练初期损失剧烈波动（如图1左），甚至梯度爆炸。 $$ \text{Loss}(t) \text{剧烈震荡} \rightarrow \text{收敛困难} $$ - **有预热**： 损失曲线更平滑（如图1右），模型逐步适应任务，最终收敛更稳定： $$ \text{Loss}(t) \text{平缓下降} \rightarrow \text{收敛速度与精度提升} $$ --- #### **4. 适用场景** 1. **大模型训练**： Transformer类模型（如GPT、BERT）因参数量大、层数深，对初始化敏感，必须使用预热。 **实验数据**：GPT-3训练中，预热步数占总训练量的$3\%$~$5\%$。 2. **迁移学习微调**： 当预训练模型（如ImageNet预训练权重）应用于下游任务时，预热可避免破坏已有特征表示。 3. **自适应优化器配合**： 使用Adam、RMSProp等优化器时，预热能帮助动量项和二阶矩估计更准确。 --- #### **5. 与学习率衰减的对比** | **策略** | **目标** | **典型应用阶段** | |------------------|------------------------------|------------------------| | **预热（Warmup）** | 缓解初期不稳定 | 训练前$5\%$~$10\%$步数 | | **衰减（Decay）** | 防止后期过拟合，精细调参 | 预热结束后全程 | 两者通常结合使用（例如“先预热再衰减”），形成完整的学习率调度曲线。 --- #### **6. 代码示例（PyTorch）** ```python import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR # 定义预热调度器 def warmup_scheduler(optimizer, warmup_steps, max_lr): def lr_lambda(current_step): if current_step < warmup_steps: return float(current_step) / float(max(1, warmup_steps)) else: return 1.0 # 后续可接其他衰减策略 return LambdaLR(optimizer, lr_lambda) # 使用示例 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0) scheduler = warmup_scheduler(optimizer, warmup_steps=1000, max_lr=5e-4) for step in range(total_steps): train(...) scheduler.step() ``` --- ### **总结** 学习率预热通过**渐进式调整学习率**，显著提升了训练初期的稳定性，尤其在大模型和复杂任务中不可或缺。其本质是**在探索（大学习率）与保守（小学习率）之间平衡**，为后续的高效优化奠定基础。实际应用中需根据模型规模、数据分布和优化器特性调整预热策略。
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