O que significa "Aquecimento"?
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O warmup é uma técnica usada em deep learning pra ajudar os modelos a aprenderem melhor. No começo do treinamento, a taxa de aprendizado, que controla o quão rápido um modelo ajusta seus pesos, é colocada em um valor baixo. Esse valor aumenta gradualmente até um alvo mais alto ao longo do tempo.
Por que usar warmup?
Usar warmup permite que o modelo se adapte mais facilmente aos dados de treinamento. Começando com uma taxa de aprendizado pequena, o modelo consegue encontrar áreas estáveis no seu processo de aprendizado. Isso ajuda a evitar problemas que podem surgir de ajustes muito grandes logo de cara.
Benefícios do warmup
Melhor desempenho: Modelos que usam warmup costumam mostrar resultados melhores. Eles conseguem lidar com taxas de aprendizado maiores mais tarde no treinamento, o que pode levar a um aprendizado mais rápido.
Robustez na afinação: O warmup facilita na hora de ajustar outras configurações (hiperparâmetros) do modelo, resultando em um processo de treinamento mais confiável.
Menos etapas necessárias: As percepções do warmup também podem levar a precisar de menos etapas pra deixar o modelo pronto pra um treinamento sério. Em alguns casos, pode até eliminar a necessidade de warmup completamente.
No geral, warmup é um método simples, mas eficaz, que ajuda a melhorar o treinamento de modelos de deep learning.