Lịch trình & khởi động

Cách các mô hình thực sự học, từ gradient descent thuần túy đến Adam

Một tốc độ học cố định hiếm khi là lựa chọn tốt nhất cho toàn bộ quá trình huấn luyện. Giai đoạn đầu huấn luyện có thể chịu được những bước di chuyển lớn hơn vì các tham số còn cách xa những thiết lập hữu ích. Giai đoạn sau thường cần những bước nhỏ hơn để ổn định lại.

Một lịch trình thay đổi η theo thời gian. Khởi động (warmup) bắt đầu với tốc độ học nhỏ rồi tăng dần lên trước khi lịch trình chính bắt đầu.

Khi thả diều lên trời, bạn không giật dây căng hết cỡ ngay lập tức. Bạn để nó bay lên, cảm nhận gió, rồi điều chỉnh dây khi nó ổn định. Khởi động chính là cú thả nhẹ nhàng đó. Lịch trình sau đó là cách bạn điều khiển dây diều khi nó đã bay ổn định.

Vị trí của nó trong MLCác công thức học sâu hiện đại hầu như luôn chỉ định một bộ tối ưu hóa cùng một lịch trình: AdamW với khởi động cộng suy giảm cosine, SGD với momentum cộng suy giảm theo bậc, hay các biến thể của cùng một khuôn mẫu. Lịch trình là một phần của thiết kế bộ tối ưu hóa, không phải là trang trí.
▶ Lịch trình & khởi động
← Tốc độ họcĐiều kiện hóa & Zig-Zag →