该研究提出了一种通过分析神经网络中优化轨迹的方法来理解机制，并揭示了动量、权重衰减和批处理大小等优化选择之间的差别和相互作用。实验证明了该方法在大规模视觉和语言环境下的价值。

神经网络和 LLMs 中的优化轨迹的标志：长度、曲线和死胡同
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