训练机器学习模型可以看作是在参数空间中寻找最优解的过程，学习率作为关键超参数决定了模型更新的步长。传统学习率调度方法（如分段衰减）依赖人工经验，难以适应复杂模型的训练需求。
研究分为三个阶段展开：
- 理论分析：在非负矩阵分解（NMF）任务中，通过强化学习框架推导出保证收敛的学习率上界，并开发可学习的调度器。实验证明该方法优于人工设计的调度策略。
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- 神经网络扩展：将方法扩展到深度神经网络（DNN），在计算机视觉和自然语言处理任务中验证了数据驱动调度的有效性，即使缺乏理论保证也能提升训练效率。
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- 算法提炼：提出轻量级调度器GreedyLR，其核心机制包括：
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- 根据验证损失动态调整学习率
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- 平滑窗口减少噪声干扰
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- 耐心参数防止过度反应
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- 可配置的边界限制 实验表明，GreedyLR在90%以上的案例中优于传统方法（如余弦退火），尤其在大模型训练中表现突出。相比需要为每个参数单独调整学习率的超梯度下降法，GreedyLR仅需维护全局学习率，显著降低了计算开销。
这项研究展示了学习型优化器在深度学习中的潜力，通过自动适应训练动态，能够发现比人工设计更优的解决方案。GreedyLR因其易用性和稳定增益，有望成为通用的学习率调度方案。 更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）
