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学习率与Batch Size调度策略研究
资料介绍
基本概念与关系
学习率（Learning Rate）是优化算法中控制参数更新步长的超参数，直接影响模型收敛速度与最终性能。Batch Size则是每次参数更新时使用的样本数量，决定了梯度估计的准确性与计算效率。两者存在显著交互关系：
· 当Batch Size增大时，梯度估计方差减小，可适当提高学习率
· 小Batch Size需配合较小学习率以避免梯度噪声导致的参数震荡
· 最优学习率通常与Batch Size呈线性或平方根关系（如线性缩放规则）
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