最近学习到一个新策略叫warm up：
在训练深度神经网络时，"warm up" 通常指的是在开始全面训练之前进行一些预备步骤，以便更有效地训练模型。这种做法可以有助于避免模型在初始阶段出现不稳定的情况，提高训练的收敛速度和模型的性能。
在深度学习中，"warm up" 可能包括以下几个方面：
- 数据预处理：对数据进行归一化、标准化或其他预处理步骤，以确保输入数据的分布符合模型的期望，并且有利于模型的训练。
- 学习率调整：在训练初期，逐渐增加学习率，使模型更快地收敛到一个合适的区域，然后逐渐减小学习率以提高模型的精度。
- 渐进式训练：先使用较小的数据集或者较简单的任务来进行训练，然后逐渐增加数据集的规模或者任务的复杂度，以逐步提升模型的性能。
这些 "warm up" 的方法都有助于使训练过程更加平稳和高效，从而帮助模型更好地学习数据的特征并取得更好的性能。