导读：近期更新了《优化器调整》的相关内容，包括《3D模型训练发散怎么办？学习率与优化器调整实战》。如果 优化器调整 对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。
3D模型训练中损失函数突然飙升、权重范数爆炸，很多时候不是数据或网络结构的问题，而是学习率与优化器组合不匹配。本文从梯度量级、参数更新幅度和3D卷积的批次统计特性出发，解释3D网络比2D更容易发散的原因，并给出学习率预热、余弦退火、逐层学习率、AdamW切换、梯度裁剪等...
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