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去除平方根：AdaGrad 的新高效的尺度不变版本
内容提要
AdaScale SGD 是一种适应大批量训练学习率的算法，通过调整梯度方差加速训练并保持模型质量。该算法无需新超参数，适合大规模训练。此外，研究还提出了 SIBERT 版本的 BERT 和 AdaGrad-Norm 方法，显著降低通信开销，提高收敛性，适用于非凸光滑函数。
关键要点
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AdaScale SGD 是一种适应大批量训练学习率的算法，通过调整梯度方差加速训练，保持模型质量。
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该算法无需新超参数，适合大规模训练，且引入了可忽略的计算开销。
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研究提出了 SIBERT 版本的 BERT，其性能可与使用 Adam 等自适应方法训练的 BERT 相媲美。
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AdaGrad-Norm 方法不需要微调步长计划，具有收敛性和健壮性，适用于光滑的非凸函数。
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新提出的 SGD 变体算法显著降低了通信开销，缩短了大数据集的训练时间。
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Ada-LR 和 RadaGrad 是两种有效的逼近全矩阵 AdaGrad 的算法，减少计算成本同时保持性能。
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提出了一种批量大小不变的 Adam 版本，适用于大规模分布式环境。
延伸问答
AdaScale SGD 是什么？
AdaScale SGD 是一种适应大批量训练学习率的算法，通过调整梯度方差加速训练并保持模型质量。
AdaScale SGD 的优势是什么？
该算法无需新超参数，适合大规模训练，并引入可忽略的计算开销。
SIBERT 版本的 BERT 有什么特点？
SIBERT 是一种缩放不变的 BERT 版本，其性能可与使用 Adam 等自适应方法训练的 BERT 相媲美。
AdaGrad-Norm 方法的主要特点是什么？
AdaGrad-Norm 不需要微调步长计划，具有收敛性和健壮性，适用于光滑的非凸函数。
新提出的 SGD 变体算法有什么效果？
该算法显著降低了通信开销，缩短了大数据集的训练时间。
Ada-LR 和 RadaGrad 有什么不同？
Ada-LR 和 RadaGrad 是两种有效的逼近全矩阵 AdaGrad 的算法，RadaGrad 在卷积神经网络和循环神经网络的训练中能够实现更快的收敛速度。
