通过调整学习率，ResNet-50mini-batch训练可实现8K内性能不损失
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Meta 研究团队 2017 年 6 月28则提出通过调整学习率（learning rate），以及配合 Warm-up 等操作，基于ResNet-50 大批量训练的性能损失能够显著减少，但后续 UCB、CMU 和英伟达团队 2017 年 8 月的研究29表明这一方法难以推广至其他模型，并因此提出基于 SGD 的 LARS 优化器。
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