Warmup机制

Warmup机制是一种在深度学习训练开始前逐渐提高学习率的策略，旨在加速模型收敛并提高训练稳定性。它通过在初始阶段使用较小的学习率，然后逐渐增加至预定值，使模型能够更平滑地适应训练数据。这种方法有助于缓解由于过大的学习率导致的训练不稳定和震荡现象，从而提高模型的泛化能力。Warmup机制广泛应用于各种深度学习任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。