Localizador de Taxa de Aprendizagem

Como os modelos realmente aprendem, do gradiente descendente simples ao Adam

Um localizador de taxa de aprendizagem é uma execução de diagnóstico curta. Começa com uma taxa de aprendizagem minúscula, aumenta-a ao longo de muitos mini-batches, e observa como a loss responde.

Não estás a tentar terminar o treino aqui; estás à procura do intervalo onde o modelo começa a aprender antes de a loss se tornar instável.

O bracketing de exposição em fotografia usa a mesma ideia. Tiras uma sequência de fotos, desde demasiado escuras até demasiado claras, e depois escolhes o intervalo onde o detalhe é nítido. O localizador faz o mesmo com os passos de treino, varrendo η desde tímido até imprudente e assinalando onde a aprendizagem se torna nítida. Podes representar um localizador manual na figura abaixo: corre com um η pequeno, aumenta-o um pouco, corre de novo. Nalgum ponto o deslize suave transforma-se em ultrapassagem e ressalto, e é essa a fronteira de explosão que a varredura procura.

Onde isto aparece no MLOs localizadores de taxa de aprendizagem são úteis ao começar um novo modelo ou tamanho de batch. Transformam “experimentar taxas de aprendizagem ao acaso” numa medição rápida de onde a aprendizagem começa e onde começa a instabilidade.
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