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研究:最优优化器随批量大小变化

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AI 综述

一项新研究指出,语言模型预训练的最优优化器会随 batch size 变化,即便经过大量超参数调优也是如此,因此仅凭单一 batch size 对自适应优化器做基准测试并不可靠。 研究还称,Muon 没有能在各种训练设置下一致生效的缩放规则,这挑战了“最优优化器在不同 batch size 下保持不变”的假设。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月8日
  1. arXiv stat.ML
    研究:最佳优化器取决于 batch size,Muon 缩放规则不通用

    一项研究挑战了"最优优化器在不同 batch size 下保持不变"的假设,指出 Muon 没有能在各种训练设置下一致生效的缩放规则,且语言模型预训练的最佳优化器会随 batch size 变化,即便经过大量超参数调优也是如此。该研究认为,仅凭单一 batch size 对自适应优化器进行基准测试的做法并不可靠。

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