Slovník výrazov AI/Optimalizácia a trénovanie

Optimalizácia a trénovanie

zahrievacia fáza

Anglický výraz warmup

základnéheslo č. 3685 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená zahrievacia fáza?

Zahrievacia fáza je úvodný úsek tréningu, počas ktorého sa miera učenia zvyšuje z malej hodnoty na cieľovú, najčastejšie lineárne. Znižuje riziko nestabilných veľkých krokov, kým sú parametre, momentové odhady alebo normalizačné štatistiky ešte zle ustálené. Warmup nie je regularizácia sám osebe a jeho dĺžka sa udáva v optimalizačných krokoch alebo ako podiel tréningu.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

Warmup je bežný pri transformátoroch a veľkých dávkach. Tím vypočíta počet krokov po zohľadnení akumulácie gradientov a world size a loguje krivku, aby sa vrchol dosiahol v zamýšľanom bode. Po zahrievaní nasleduje hlavný scheduler, napríklad kosínusový pokles. Príliš dlhá fáza premrhá rozpočet pri malom kroku, príliš krátka neochráni úvod; voľba sa overí stabilitou loss a gradientov v prvých percentách tréningu.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. Goyal et al. · Large minibatch SGDarxiv.org
  2. Vaswani et al. · Attention Is All You Needproceedings.neurips.cc

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Ako sa lr zvyčajne mení?

Lineárne alebo podľa inej monotónnej krivky od malej po cieľovú hodnotu.

V čom ju udávať?

V optimizer krokoch alebo jasne definovanom podiele celého plánu.

Prečo súvisí s veľkou dávkou?

Škálovaný cieľový lr môže byť na úplnom začiatku nestabilný.

Ktoré kroky počítať?

Skutočné aktualizácie parametrov, nie každý mikro-batch.

Čo sa deje potom?

Riadenie prevezme hlavný konštantný alebo klesajúci scheduler.