本篇是延续第一篇:【AI面试】工作和面试过程中,经常遇到的其他问题汇总一(持续更新)
如果你还没有看过上一篇文章,建议先去看看,尽管这两篇文章没有什么交集。
一、在CNN和transformer的训练过程中,学习率的调整,有什么经验?
在训练卷积神经网络(CNN)和Transformer网络时,学习率的调整是一个至关重要的步骤,因为它会直接影响到模型的收敛速度和最终性能。这里有一些关于学习率调整的通用经验指导:
- 学习率预热(Warm-up)
特别是在训练大型模型如Transformer时,学习率预热是非常有用的。学习率预热是指在训练初期,学习率从一个较小的值逐渐增加到预定的初始学习率。这种方法可以帮助模型在训练开始时稳定下来,防止模型在初始阶段由于较大的学习率而发散。
- 学习率衰减(Decay)
随着训练的进行,逐渐降低学习率可以帮助模型更细致地逼近全局最小。常见的学习率衰减策略包括:
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阶梯式衰减:在预定的epoch数后,学习率乘以一个常数因子(如0.1)。
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指数衰减:学习率按照一个指数函数逐渐减少。
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余弦退火:学习率随着训练的进行按照