神经网络中 warmup 策略为什么有效

最新推荐文章于 2023-01-09 07:53:14 发布
原创 最新推荐文章于 2023-01-09 07:53:14 发布 · 556 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了Warmup策略在深度学习模型训练初期的作用，它能有效减缓模型对mini-batch的过早过拟合，保持分布稳定，并增强深层稳定性。通过分析，揭示了Warmup如何帮助模型更平滑地进入训练过程。

这个问题目前还没有被充分证明，我们只能从直觉上和已有的一些论文[1,2,3]得到推测：

  • 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

下面来看一下为什么warmup会有这样的效果。

​​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 1145
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。
神经网络调参技巧：warmup策略
炼丹笔记
03-12 3299
有一些论文对warmup进行了讨论，使用 SGD 训练神经网络时，在初始使用较大学习率而后期改为较小学习率在各种任务场景下都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。例如《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》等，论文中作者发现Post-LN Transformer在训练的初始阶段，输出层附...
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
神经网络中warmup策略
tiancanucas的博客
06-13 2350
训练模型常规策略是初始使用较大的学习率，随着训练的逐渐进行学习率衰减（learning rate decay）。而wramup则是刚开始使用较小的学习率，然后增大到设定的学习率，最后又随着训练的进行慢慢减小学习率。这个类似我们跑步的速度一样，先提高速度，快到终点又降低速度。 常见的warmup方式有constant(先用较小学习率，训练误差达到一定值时再调整为指定值)、linear(学习率从一个小的值线性增大到指定值)、exponent(指数增长到指定值)，如下图。......
神经网络调参-warmup and decay
qq_40676033的博客
01-25 3102
神经网络调参详解-为什么使用warmup以及多种学习率衰减方式【附代码】
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。
深度学习训练策略-学习率预热Warmup
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...
神经网络调参策略：warmup实战与理论解析
该篇文章提供了一个名为AdamWarmup的类实现，用于在实际代码中应用warmup策略。作者建议在调参时考虑这些策略，尤其是在参与Kaggle竞赛或进行深度学习项目时，以提升模型性能和训练效果。 这篇文档对于理解如何在...
深度学习 warmup 策略
热门推荐
comway_Li的博客
03-21 1万+
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...
模型训练技巧：warmup学习率策略
weixin_38324954的博客
04-29 4357
什么是warmup 学习率的设置 — 不同阶段不同值：上升 -> 平稳 -> 下降 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”阶段，称为 warmup stage。 但是如果我们使得网络训练的 loss 最小，那么一直使用较高学习率是不合适的，因为它会使得权重的梯度一直来回震荡，很难使训练的损失值达到
基于BP神经网络的股票价格预测系统_明尼亚波利斯春小麦期货收盘价预测模型_采用ADAM优化器结合Warmup学习率调度与余弦退化技术_集成Dropout机制提升预测准确率与鲁棒性_.zip
最新发布
09-10
BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种有效的数据挖掘工具，能够在海量数据中找到潜在的非线性关系。在股市预测中，BP神经网络通过学习大量的历史数据，能够对未来的股价趋势进行预测。然而，传统的BP神经网络存在...
在预训练时使用Warm Up的理解以及loss plateau。
qq_38642635的博客
07-10 1459
在预训练时使用Warm Up的理解 之前在wikitext-103上预训练Bert-base的时候，发现loss曲线会平一段然后再下降，大概是像下图这样：横轴是step，纵轴是loss 当时的warm up是前16K step。一直以为第二次下降是因为warm up结束后，learning rate降下来，然后loss又有一次下降。但实际原因其实是因为训练集太小，在30k的时候到了第二个epoch，然后loss会有显著的下降。之前还是不够敏感，明明16k的时候warmup就结束了，而loss在30k才又下
【转】调优方法——warmup
a_piece_of_ppx的博客
03-08 1990
学习率是模型训练中最重要的超参之一，针对学习率的优化有很多种方法，而warmup是其中重要的一种。 1. 什么是warmup warmup是一种学习率优化方法（最早出现在ResNet论文中）。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； 2. 为什么使用warmup 2.1 理性分析 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
深度学习训练策略--学习率预热Warmup
ytusdc的博客
08-24 6003
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
神经网络中warmup为什么有效？
weixin_48592695的博客
05-17 3067
首先warmup主要解决的问题或者说是作用： 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 有助于保持模型深度的稳定性 从训练的效果可以体现为：一开始loss比较大，不容易收敛，因此用小一点的学习率，慢慢学，慢慢往上涨；梯度偏离真正较优的方向可能性比较大，那就走短一点，如果错了还可以调整回来。 由于刚开始训练的时候，模型的权重是随机初始化的，此时如果选择一个较大的学习率，可能带来模型的不稳定（震荡），选择预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoch或者一些ste
warm-up of the learning rate （预热学习率）
04-04 6431
目录1. 什么是warmup2. warmup的作用3. 为什么warmup有效4. 参考文献5. 📞 联系 👨 1. 什么是warmup 最近在看论文的时候看到了一个专业术语，如下所示: Furthermore, we used a linear warm-up of the learning rate[12] in the first five epochs. 然后网上查了资料，称这个叫做： 预热学习率 📝 名词解释 warm-up是针对学习率learning rate优化的一种策略，主要过程
《统计学习方法第二版》学习笔记1——概论
sd3145265的博客
09-07 1134
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
【深度学习】深度学习基础-Warm_up训练策略
chen1234520nnn的博客
09-07 7267
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...
Sentinel流控效果—Warm Up
LMGD的博客
01-09 585
Sentinel 流控效果— Warm Up
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

打赏作者

往事如yan

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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