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批量大小不变的 Adam
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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
本文介绍了一种通过修改网络结构实现缩放不变的通用方法，并使用SGD和权重衰减进行训练。作者设计了一种名为SIBERT的缩放不变的BERT版本，其性能与使用Adam等自适应方法训练的BERT相媲美。
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关键要点
- 提出了一种通过修改网络结构实现缩放不变的方法。
- 使用SGD和权重衰减进行训练。
- 该方法能够实现稳健的训练并节省内存。
- 设计了名为SIBERT的缩放不变的BERT版本。
- SIBERT的性能与使用Adam等自适应方法训练的BERT相媲美。
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