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        騰訊混元、北大發現Scaling law「浪涌現象」,解決學習率調參難題

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        騰訊混元、北大發現Scaling law「浪涌現象」,解決學習率調參難題

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        原標題:騰訊混元、北大發現Scaling law「浪涌現象」,解決學習率調參難題
        關鍵字:騰訊,風格,理論,區間,結論
        文章來源:機器之心
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        內容摘要:


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        從直覺上講,影響 Learning rate 取值的重要因素是 Batch size。不知你在學習煉丹術時,是否遇到或者思考過入如下問題:
        我的 Batch size 增加一倍,Learning rate 該怎么調整?
        網上有說 Batch size 和 Learning rate 是線性放縮,也有說是


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        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

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