在深度学习的训练过程中，学习率（Learning Rate）的调整是一个至关重要的环节。而“warm_up”策略是一种特别有效的方式，旨在让模型在训练初期以一种更加温和的方式逐步提升学习率，从而避免因初始学习率过高而导致的参数震荡问题。✨
"warmup_iter"指的就是这个“预热迭代”的次数。简单来说，就是在模型开始训练的前若干个迭代周期内，学习率不会直接达到设定的最大值，而是通过一个线性或指数增长的过程逐渐增加到目标值。这样做不仅能够帮助模型更快地收敛，还能显著提高最终模型的效果哦！🚀
例如，在Transformer等现代神经网络中，warm-up策略被广泛采用，它能有效平衡训练速度与稳定性之间的关系，为后续的高效训练打下坚实基础。💪🌈
机器学习 深度学习 warmup策略