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不再使用Adam：初始化时的学习率缩放就是你所需要的
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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
本研究质疑自适应梯度方法的必要性，提出了一种基于梯度信噪比的学习率缩放方法SGD-SaI，显著提高了SGD的效率。在多个Transformer任务中，SGD-SaI表现优异，内存占用明显低于AdamW，展现了其实用性和鲁棒性。
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关键要点
- 本研究质疑自适应梯度方法在训练深度神经网络中的必要性。
- 提出了一种基于梯度信噪比的学习率缩放方法SGD-SaI。
- SGD-SaI通过对不同参数组实施基于梯度信噪比的初始化学习率缩放，极大提高了SGD的效率和简便性。
- SGD-SaI在多个Transformer任务中表现出色。
- SGD-SaI显著降低了与AdamW相比的内存占用。
- SGD-SaI展现了在各种应用中的实用性和鲁棒性。
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