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  • 对神经网络训练warm up的理解

    千次阅读 2019-07-09 10:19:02
    https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/77884728
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  • 卷积神经网络warm up

    千次阅读 2020-07-07 19:45:40
    warm up最初是在ResNet网络的论文中提到,针对非常深的神经网络为了防止开始学习率过大导致不能拟合的问题。 简要翻译: 我们进一步尝试了n=18的情况,会得到一个110层的ResNet。在这种情况下,使用初始化学习率0.1...

    warm up的提出

    warm up最初是在ResNet网络的论文中提到,针对非常深的神经网络为了防止开始学习率过大导致不能拟合的问题。
    论文截图
    简要翻译:
    我们进一步尝试了n=18的情况,会得到一个110层的ResNet。在这种情况下,使用初始化学习率0.1对于当前网络偏大了,导致不能够收敛。因此我们使用0.01的学习率开始对训练进行预热,直到训练的错误率低于80%(差不多400个迭代),然后改回0.1的学习率,继续训练。剩下的训练和之前做法一致。这个110层的网络收敛的不错。

    warm up改进

    上面介绍的warmup有一个缺点就是学习率从一个比较小的值一下子变成比较大的值,可能会导致训练误差忽然变大。18年Facebook提出了gradual warmup,从一个小的学习率开始,每个迭代增大一点,直到最初设置的学习率。
    根据增大到最大值后学习率的变化又可以分为这几类:
    ** 静态warmup**
    学习率增大到最大后就不再变化。
    线性warmup
    学习率从非常小的值增大到预设值后然后线性减小
    ** cos减小**
    学习率从非常小的值增大到预设值后然后再按照cos函数减小

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  • 神经网络Warm up 机制

    千次阅读 2020-01-08 17:28:37
    神经网络Warm up 机制 warm up的意义在于,在模型训练的初始阶段:该模型对数据还很陌生,需要使用较小的学习率慢慢学习,不断的修正权重分布,如果一开始就使用很大的学习率,方向正确了影响还不大,但是一旦训...

    warm up的意义在于,在模型训练的初始阶段:该模型对数据还很陌生,需要使用较小的学习率慢慢学习,不断的修正权重分布,如果一开始就使用很大的学习率,方向正确了影响还不大,但是一旦训偏了,可能后续需要很多个epoch才能拉回来,甚至拉不回来,直接导致过拟合。

    中间阶段,当使用较小的学习率学习了一段时间后,模型已经把每批数据都看个几遍了,形成了一些先验知识,这时候就可以使用较大的学习率加速学习,前面学习到的先验知识可以使模型的方向正确。

    decay阶段:模型训练到一定阶段后,该模型学习到的分布已经大体固定,需要学习的“新知识”较少,这时候如果继续沿用很大的学习率,可能会破坏模型权重分布的稳定性。

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  • 神经网络warmup 策略为什么有效?

    千次阅读 2021-07-11 10:26:01
    warmup 需要在训练最初使用较小的学习率来启动,并很快切换到大学习率而后进行常见的 decay。那么最开始的这一步 warmup 为什么有效呢?它的本质含义是什么,是否有相关的理论解释?进一步的,能否通过良好的初始化...

    使用 SGD 训练神经网络时,在初始使用较大学习率而后期切换为较小学习率是一种广为使用的做法,在实践中效果好且最近也有若干文章尝试对其进行了理论解释。

    而 warmup 策略则与上述 scheme 有些矛盾。warmup 需要在训练最初使用较小的学习率来启动,并很快切换到大学习率而后进行常见的 decay。那么最开始的这一步 warmup 为什么有效呢?它的本质含义是什么,是否有相关的理论解释?进一步的,能否通过良好的初始化或其他方法来代替 warmup 呢?

    1.直观理解就是最开始的时候,loss大,如果学习率太大,gradient也就弄的很大,容易崩,结果什么都学不到。所以最开始步子小一些,等模型收敛到合适的位置,loss不再爆炸,再加大学习率开始快速学习。

    和你说的sgd的用法也不矛盾,但是那个的前提是模型不容易跑崩。

    2.有同感,实际跑起来的时候,一开始如果保证网络不崩掉,lr就得调小,直观上到平台期以后(实际上并没有到),再做decay,loss更降不动,倒是增大lr反而又能观察到loss的下降。随机权值并不见得是个好的初始化方式,warm-up倒也可以看做某种程度上的“预训练”

    通俗的解释:

    3.开车进入一个新城市的时候,一开始总是要小心翼翼驾驶的,否则容易出事故,过一会了大致了解了周边环境了才能提速。

     

    https://www.zhihu.com/question/338066667

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  • 但是较低的学习率会使得训练过程变得非常缓慢,因此这里会采用以较低学习率逐渐增大至较高学习率的方式实现网络训练的“热身”阶段,称为 warmup stage。 但是如果我们使得网络训练的 loss 最小,那么一直使用较高...
  • 这个问题目前还没有被充分证明,我们只能从直觉上和已有的一些论文[1,2,3]得到推测: 有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象,保持分布的平稳 ...下面来看一下为什么warmup会有这样的效果。 ...
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    万次阅读 多人点赞 2019-08-16 00:55:34
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  • Resnet-18-训练实验-warm up操作

    千次阅读 2019-07-25 15:19:30
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  • 前言: 本文主要根据几个大佬的文章整理为适合自己学习的方式,希望对您也有所帮助,在此对各位大佬表示感谢!特附原文链接如下: ...2. 深度学习 warmup 策略 3. Resnet-18-训练实验-warm up操作 正文 ...
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    2020-07-14 17:15:40
    学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一,针对学习率的优化方式很多,Warmup是其中的一种。 (一)、什么是Warmup? Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法,它在训练开始的时候先选择使用一个较小的...
  • 深度学习 warmup 策略

    千次阅读 2020-08-24 21:30:05
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  • warmup预热学习率

    2020-09-04 18:57:00
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    学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一,针对学习率的优化方式很多,Warmup是其中的一种(一)、什么是Warmup? Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法,它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率,...
  • reference https://www.zhihu.com/search?type=content&q=warmup https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/104640641
  • 学习率预热(warm up)

    2020-03-03 20:43:35
    学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一,针对学习率的技巧有很多。Warm up是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法。由于刚开始训练时模型的权重(weights)是随机初始化的,此时选择一个较大的学习率,可能会...
  • 深度学习trick之warm up

    2019-11-12 14:12:14
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  • Warmup学习率策略Tensorflow的实现:

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    def exponential_decay_with_warmup(warmup_step,learning_rate_base,global_step,learning_rate_step,learning_rate_decay,staircase=False): with tf.name_scope("exponential_decay_with_warmup"): line...

空空如也

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