Was bedeutet "Aufwärmen"?
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Warmup ist 'ne Technik, die im Deep Learning genutzt wird, um Modelle besser lernen zu lassen. Am Anfang des Trainings wird die Lernrate, die steuert, wie schnell ein Modell seine Gewichte anpasst, auf einen niedrigen Wert gesetzt. Dieser Wert steigt über die Zeit langsam an.
Warum Warmup benutzen?
Mit Warmup kann sich das Modell einfacher an die Trainingsdaten anpassen. Wenn man mit einer kleinen Lernrate anfängt, findet das Modell stabilere Bereiche im Lernprozess. Das hilft, Probleme zu vermeiden, die entstehen können, wenn man sofort zu große Anpassungen vornimmt.
Vorteile von Warmup
Bessere Leistung: Modelle, die Warmup nutzen, zeigen oft bessere Ergebnisse. Sie können später im Training größere Lernraten verkraften, was zu schnellerem Lernen führen kann.
Robustheit beim Abstimmen: Warmup erleichtert das Feintuning anderer Einstellungen (Hyperparameter) für das Modell, was zu einem zuverlässigeren Trainingsprozess führt.
Weniger Schritte nötig: Erkenntnisse aus Warmup können auch dazu führen, dass weniger Schritte nötig sind, um das Modell für ernsthaftes Training vorzubereiten. In manchen Fällen kann es sogar die Notwendigkeit für Warmup komplett abschaffen.
Insgesamt ist Warmup eine einfache, aber effektive Methode, die hilft, das Training von Deep Learning-Modellen zu verbessern.