AIR调度策略优化权重归一化训练
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AIR调度策略优化权重归一化训练
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AI 综述
2026年10月，arXiv论文提出AIR学习率调度策略。研究指出权重归一化训练的损失增益主要源于有效学习率轨迹，而非单纯归一化。 AIR调度结合$1/\sqrt{t}$衰减与仿射调整。在128 B-token MoE预训练中，相比cosine调度，其最终训练损失降低约0.01。该策略在下游性能与超参鲁棒性上均优于其他候选调度方案。 研究进一步验证，将相同有效学习率轨迹应用于权重衰减（WD）可复现相应训练动态。这表明AIR策略的收益不仅限于固定范数训练场景，而具有更广泛的适用性。
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最新进展10月30日 12:00
权重归一化训练中有效学习率调度的原始终结：AIR 调度策略分析报道时间线
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10月30日
- arXiv · ML权重归一化训练中有效学习率调度的原始终结：AIR 调度策略分析
summary_zh: 研究指出权重归一化（WN）训练的损失增益主要源于诱导的有效学习率（ELR）轨迹，而非单纯的归一化。 提出的 AIR 调度结合了 $1/\sqrt{t}$ 衰减与仿射调整，在 128 B-token MoE 预训练中，相比 cosine 调度将最终训练损失降低约 0.01。
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