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提出Adam共享记忆参数早期选择方法

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报道摘要

研究者提出一种从短程试点训练中选择 Adam 共享记忆参数 β₁=β₂=β 的方法,选定后在全量训练中保持固定。该方法基于 Adam 归一化方向的局部模型,在采样波动与梯度平均延迟之间取得平衡,导出三次记忆规则,其系数由少量试点检查点的梯度探测估计。

摘自 arXiv cs.AI

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月7日
  1. arXiv cs.AI
    Adam 优化器共享记忆参数 β 的早期选择方法

    研究者提出一种从短程试点训练中选择 Adam 共享记忆参数 β₁=β₂=β 的方法,选定后在全量训练中保持固定。该方法基于 Adam 归一化方向的局部模型,在采样波动与梯度平均延迟之间取得平衡,导出三次记忆规则,其系数由少量试点检查点的梯度探测估计。

本事件热度走势

还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。