BriefGPT - AI 论文速递
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优化学习率和批次大小缩放中的涌现现象
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了AdaBound和AMSBound两种新型变体算法，通过动态学习率边界实现自适应方法与SGD方法之间的平稳过渡，并在各种任务和模型上进行了实验，结果表明这两种方法可以消除自适应方法与SGD之间的差距，同时在训练初期保持更高的学习速度和取得显著的改进表现。
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关键要点
- 提出了 AdaBound 和 AMSBound 两种新型变体算法。
- 采用动态的学习率边界实现自适应方法与 SGD 方法之间的平稳过渡。
- 证明了这两种算法的收敛性。
- 在各种任务和模型上进行了充分的实验。
- 结果表明这两种方法可以消除自适应方法与 SGD 之间的差距。
- 在训练初期保持更高的学习速度和取得显著的改进表现。
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