学习率

深度学习篇---模型参数调优本文简单介绍了深度学习中的epoch、batch、learning-rate参数大小对模型训练的影响，以及怎样进行适当调优。

transformers进行学习率调整lr_scheduler（warmup）Warmup（预热）是深度学习训练中的一种技巧，旨在逐步增加学习率以稳定训练过程，特别是在训练的早期阶段。它主要用于防止在训练初期因学习率过大导致的模型参数剧烈波动或不稳定。预热阶段通常是指在训练开始时，通过多个步长逐步将学习率从一个较低的值增加到目标值（通常是预定义的最大学习率）。

BERT ner 微调参数的选择针对批大小和学习率的组合进行收敛速度测试，结论：画图代码（deepseek生成）：微调命令日志