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Run LoRA Run：更快更轻的 LoRA 实现
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了同伦松弛训练算法（HRTA），结合同伦激活函数和松弛同伦参数，加速神经网络的训练过程。在NTK背景下，该方法显著改善了收敛速率，尤其在较大宽度的网络中表现出潜力。
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关键要点
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本研究提出了同伦松弛训练算法（HRTA），旨在加速神经网络的训练过程。
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HRTA算法结合了同伦激活函数和松弛同伦参数两种关键机制。
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同伦激活函数将线性激活函数和ReLU激活函数无缝连接。
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松弛同伦参数增强了训练的精细化过程。
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在神经切线核（NTK）的背景下，HRTA显著改善了收敛速率。
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HRTA在较大宽度的网络中表现出更好的潜力。
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实验结果验证了HRTA的理论结论，并展示了在其他激活函数和深度神经网络中的应用潜力。
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