神经网络模型的训练过程

什么是深度学习模型
1.什么是深度学习模型？
什么是深度学习模型？
深度学习模型是一种工神经网络模型，通过多层非线性变换来实现高级别的抽象表达和学习。深度学习模型是机器学习的一种，并在工智能域中得到广泛应用。
深度学习模型的基础是工神经网络模型，其模拟类神经网络的结构和功能。深度学习模型包括多个层次的神经网络模型，每一层都在前一层的基础上提取更高级别的特征和表达。这些特征在不同的任务中都能够利用，为机器提供强大的学习和预测能力。
深度学习模型是通过训练来学习数据之间的关系，从而实现高级别的抽象表达和预测。训练包括两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播阶段，数据通过神经网络的层次结构向前传播，提取出不同的特征。在反向传播阶段，误差反向传播回神经网络的每一层，以对网络参数进行调整，以最小化误差。
深度学习模型目前已经在许多域中得到了广泛应用，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。通过深度学习模型可以高效的实现复杂的智能任务，这将对未来的工智能发展产生重大影响。

神经网络warmup训练技巧训练神经网络的一个重要trick是warmup，它广泛应用在各种模型的训练中。它的命名大概是类比了我们参加体育锻炼前的热身运动。warmup通过作训练初始阶段的learningrate，可以使模型参数更快地收敛，并达到更高的精度。

众所周知，learningrate如果设置的过大，有可能会导致梯度爆炸，同时也有可能会导致难以收敛到更好的localminima；反之，如果learningrate过小，会导致网络训练得太慢。
在训练初期，由于网络参数是随机初始化的，loss很大，导致gradient很大，此时我们希望learningrate小一点，防止梯度爆炸；而在训练中期，我们希望learningrate大一点，加速网络训练，在训练末期我们希望网络收敛到localminima，此时learningrate也应该小一点。warmup的一套流程正好迎合了这种需求。
训练初始，warmup把学习率设置得很小，随着训练的进行，学习率逐渐上升，最终达到正常训练的学习率。这个阶段就是warmup的核心阶段。接着，随着训练的进行，我们希望逐渐减小学习率，（learningratedecay），训练完成时，learningrate降为0。

warmup有几个重要的参数：
事实上，任何一种满足第一部分设计需求的learningrate更新策略都可以叫warmup，这里只实现一种。

其中为训练步数，。我们可以看到，当时，初始学习率为；随着的增加，学习率逐渐上升，当时，学习率为，即正式训练的初始学习率。
warmup阶段结束后，下一步是随着训练的进行，让学习率逐渐降低到0。这里需要用到两个新的参数：
从(2)可以看到，当时，前面的参数为1，学习率就是；当时，前面的参数为0，学习率为0。再观察，当时，学习率线性降低到0；当时，括号里面的底数始终是大于0小于1的，因此它的次方应该比它本身要大，因此会让学习率比同时期线性decay得到的学习率更大一点；当时，学习率比同时期线性decay的学习率要小。由于学习率最终都是降到了0，显然应该设置，让正式训练初期学习率降得慢一点，而正式训练末期，学习率迅速降低到0，而不是导致正式训练初期学习率就降得很快，而正式训练末期学习率降得很慢，慢训练进程。

参数：
下面把不同step对应的learningrate画出来：

可以，前1000步warmup阶段，学习率由1e-5迅速上升到正式训练的初始学习率1e-2，接着，随着迭代步数的增加，学习率缓慢下降，最终降为0。学习率的变化率（斜率）也也很有意思，warmup初始阶段，斜率很低，学习率增缓慢，代表需要维一段时间的低学习率，以让模型更好地热身。快接近warmup尾声时，斜率很高，代表学习率增得很快，以达到正式训练的初始学习率。decay的初始阶段，学习率下降得较慢，表示需要维一段时间的高学习率，以加快模型收敛，训练快结束时，学习率迅速下降，以便模型收敛到更好的localminima。
为了更好地展示上面描述的过程，这里调整一下参数（并非实际训练，实际训练时可参考上面的各种参数配置比例）。