<h1>【博客】在神经网络中合理利用warmup和decay调参技巧，实现模型优化</h1>

【导读】

训练神经网络并非易事。我们需要克服诸如梯度消失/爆炸、过拟合、欠拟合、局部最小值等问题。

神经网络调优常常是困难而耗时的。本文旨在介绍两种简单的训练技巧——warmup和decay，它们都可以改善训练。

【正文】

什么是warmup和decay？

• warmup：warmup是指在神经网络训练的早期阶段以较低的学习率开始训练，然后逐渐增加学习率至正常值。
• decay：decay是指在神经网络训练的后期阶段逐渐减小学习率。

为什么要使用warmup和decay？

• warmup：warmup可以帮助稳定训练过程，防止模型在训练早期出现不稳定现象。这对于训练深度网络尤其重要。
• decay：decay可以帮助模型在训练后期收敛到更好的局部极小值。这对于防止模型过拟合非常重要。

如何使用warmup和decay？

• warmup：warmup通常在训练的前几个epoch中使用。学习率从一个较小的值开始，然后逐渐增加到正常值。学习率增加的方式可以是线性的，也可以是指数的。
• decay：decay通常在训练的后期阶段使用。学习率从一个较大的值开始，然后逐渐减小到一个较小的值。学习率减小的方式可以是线性的，也可以是指数的。

warmup和decay的最佳超参数是什么？

• warmup：warmup的最佳超参数取决于模型的具体情况。一般来说，warmup的epoch数为总epoch数的10%~20%。
• decay：decay的最佳超参数也取决于模型的具体情况。一般来说，decay的起始学习率为初始学习率的10%~20%。decay的epoch数为总epoch数的50%~80%。

warmup和decay在实践中的应用

• 图像分类：warmup和decay已被证明可以提高图像分类模型的性能。例如，在ImageNet数据集上，使用warmup和decay的ResNet-50模型的top-1准确率从75.1%提高到76.3%。
• 自然语言处理：warmup和decay也被证明可以提高自然语言处理模型的性能。例如，在GLUE数据集上，使用warmup和decay的BERT模型的平均准确率从88.9%提高到89.5%。

【总结】

warmup和decay是两种简单的训练技巧，但它们可以显著提高神经网络的性能。在实践中，warmup和decay已被证明可以提高图像分类、自然语言处理等领域模型的性能。

除了warmup和decay之外，还有许多其他可以提高神经网络性能的训练技巧。