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学习率退火的缩放法则
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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
Kaplan和Hoffmann开发了用于优化预算优化模型的扩展定律，但他们的预测有所不同。通过在两个数据集上重现Kaplan的定律并识别出三个因素（计算成本、预热时间和规模优化），我们解释了这些差异。在纠正这些因素后，与Hoffmann的定律达成了一致。学习率衰减被发现对他们定律的有效性并不重要。此外，推导出了最佳学习率和批量大小的扩展定律，强调了调整AdamW的β2参数对于较小批量大小的重要性。
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关键要点
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Kaplan和Hoffmann开发了用于优化预算的扩展定律，但预测结果截然不同。
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通过重现Kaplan的定律，识别出计算成本、预热时间和规模优化等三个因素，解释了预测差异。
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纠正这些因素后，与Hoffmann的定律达成一致。
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学习率衰减对Hoffmann定律的有效性并不重要。
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推导出最优学习率和批量大小的扩展定律，强调调整AdamW的β2参数对小批量的重要性。
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