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一种用于实现更快收敛和更陡下降的自动学习率调度算法

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该文介绍了一种通用的方法来提高基于梯度的优化算法的收敛速度，通过将该方法应用到随机梯度下降、带有 Nesterov 动量的随机梯度下降和 Adam 等常用算法上，有效减少了对这些算法的初始学习率进行手动调整的需求。

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标签

Nesterov 动量 学习率 梯度优化算法 算法 超梯度 随机梯度下降
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