#学习率
pytorch-lr-finder - PyTorch学习率范围测试工具
PyTorch学习率深度学习神经网络优化器Github开源项目
pytorch-lr-finder是一个基于PyTorch的学习率范围测试工具，实现了Leslie N. Smith论文中的方法和fastai的改进版本。通过在预训练阶段调整学习率，帮助用户确定最佳学习率。工具支持梯度累积和混合精度训练，适用于多种深度学习任务。简洁的API和可视化功能便于优化神经网络训练过程。
gpt2-imdb - 利用IMDB电影评论数据集微调的GPT-2模型
学习率开源项目Adam优化器训练超参数模型Huggingface数据集Githubgpt2-imdb
该项目基于IMDB数据集对GPT-2模型进行微调，以增强情感分析的准确性。训练中采用Adam优化器和线性学习率调度器，学习率设置为5e-05。框架使用了Transformers 4.26.1、Pytorch 1.13.1和Datasets 2.9.0等技术，以有效提高深度学习训练。这款模型通过微调，提升了对电影评论数据集的处理能力，从而在情感分类任务中表现更加出色。
hierarchical-bert-model - 层级BERT模型的实现及优化方案
GithubKeras模型Adam优化器开源项目模型图Huggingface训练超参数学习率
一个基于Keras框架的层级BERT模型实现，通过优化训练参数提升模型性能。模型采用float32精度训练，集成JIT编译技术，并针对性配置了学习率和优化参数。该模型主要应用于层级文本分类任务。
