Schedule e Warmup

Come i modelli imparano davvero, dalla discesa del gradiente vanilla ad Adam

Un learning rate fisso è raramente la scelta migliore per un'intera sessione di addestramento. All'inizio l'addestramento può reggere spostamenti più ampi perché i parametri sono lontani da impostazioni utili. Più avanti l'addestramento ha spesso bisogno di spostamenti più piccoli per assestarsi.

Uno schedule cambia η nel tempo. Il warmup parte con un learning rate piccolo e lo aumenta gradualmente prima che inizi lo schedule principale.

Quando lanci un aquilone, non tiri subito la corda a tensione massima. Lo lasci salire, senti il vento, poi regoli il filo mentre si stabilizza. Il warmup è il lancio delicato. Lo schedule successivo è il modo in cui gestisci il filo dopo che l'aquilone vola.

Dove si trova nel MLLe ricette moderne di deep learning specificano quasi sempre un ottimizzatore e uno schedule insieme: AdamW con warmup più decadimento coseno, SGD con momentum più step decay, o varianti dello stesso schema. Lo schedule fa parte del design dell'ottimizzatore, non è un abbellimento.
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