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理解热身-稳定-衰减学习率：一种河谷损失景观视角
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了热身-稳定-衰减（WSD）学习率调度方法，解决语言模型训练中预算预设的问题。WSD通过高学习率和快速衰减优化模型，允许无限迭代，表现出非传统损失曲线。研究表明，WSD-S在不同预算下优于其他方法。
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关键要点
- 本文介绍了热身-稳定-衰减（WSD）学习率调度方法。
- WSD方法解决了语言模型训练中需要事先确定固定计算预算的问题。
- WSD允许在没有预设预算的情况下进行无限迭代。
- 研究表明，WSD产生了非传统的损失曲线。
- WSD在稳定阶段和衰减阶段分别通过高学习率和快速衰减来有效优化模型。
- WSD-S在不同计算预算下显著优于其他方法。
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