Surge Phenomenon in Optimal Learning Rate and Batch Size Scaling

在当前的深度学习任务中，Adam、Adagrad、RMSProp、Adafactor和Lion等Adam风格优化器已被广泛用作SGD风格优化器的替代品。这些优化器通常使用梯度的符号来更新模型参数，从而产生更稳定的收敛曲线。学习率和批次大小是优化器最关键的超参数，需要仔细调整以实现有效的收敛。先前的研究表明，对于SGD风格优化器，最优学习率会线性增加或按照类似的规则跟随批次大小增加。然而，这个结论不适用于Adam风格优化器。在本文中，我们通过理论分析和广泛的实验阐明了Adam风格优化器的最优学习率和批次大小之间的联系。首先，我们提出了在梯度符号情况下批次大小和最优学习率之间的缩放定律，在其中我们证明了最优学习率随着批次大小的增加先上升后下降。此外，随着训练的进行，激增的峰值将逐渐向更大的批次大小移动。其次，我们在各种CV和NLP任务上进行了实验，并验证了缩放定律的正确性。

Adam风格优化器中学习率和批次大小的最优值之间的关系是什么？

本文通过理论分析和实验验证，阐述了Adam风格优化器中学习率和批次大小的最优值之间的关系，提出了批次大小和最优学习率之间的缩放定律。

本文通过实验验证了缩放定律的正确性，并提供了一些实验细节和结果。此外，本文还探讨了批次大小和训练时间之间的关系，以及Adam优化器在不同任务中的表现。

与本文相关的研究包括：使用其他优化器的批次大小和学习率之间的关系的研究，以及其他优化器的性能比较研究。