另外微软设计了一个模块，让应用程序可以有充足的时间暖机，暖机完成后才会开始接收第一个 HTTP 要求，这个模块即是 Application Warm-up 模块。...Application Warm-up 模块是负责在应用程序处理第一个要求前，先给予其初始化的时间，让它可以在服务第一个要求前先做完初始化的工作后，再开放处理第一个要求。...Application Warm-up 具有下列的功能： 通过工作进程预载（pre-load worker process）来减少响应所需要的时间，尤其是第一个响应。...安装后再每个网站上都会看到下面Application Warm-up图标（Application Warm-up 模块图标只会在网站节点以及应用程序节点出现，服务器节点以及一般目录节点是不会出现的）：...接下来，我们启动 Application Warm-up 模块，到设置 Application Warm-up 的界面，并将两个复选框都打勾： 接着，在右方的指令列中，按 Add Request
2.先warm-up训练projector可以防止掉点，且进一步加速收敛：于是，我们固定住VPG和LLM，先warm-up训练projector 3个epoch，再解冻VPG进行下一步训练。...所以，我们开始探究加速projector warm-up的关键技术。...图6:先warm-up训练projector可以防止掉点+加速收敛 3.词向量转化器初始化可以加速projector warm-up：首先，VPG是通过把图像转化为LLM可以理解的soft prompt...通过这个初始化，我们可以将projector的warm-up训练由3个epoch减为2个epoch。...通过5倍学习率的训练，projector warm-up可以进一步被缩短到１个epoch。 5.一个附加发现: 虽然projector warm-up很重要，但仅训练projector是不够的。
(2)先warm-up训练projector可以防止掉点，且进一步加速收敛：于是，我们固定住VPG和LLM，先warm-up训练projector 3个epoch，再解冻VPG进行下一步训练。...所以，我们开始探究加速projector warm-up的关键技术。...▲图6:先warm-up训练projector可以防止掉点+加速收敛 (3)词向量转化器初始化可以加速projector warm-up：首先，VPG是通过把图像转化为LLM可以理解的soft prompt...通过这个初始化，我们可以将projector的warm-up训练由3个epoch减为2个epoch。...通过5倍学习率的训练，projector warm-up可以进一步被缩短到１个epoch。 (5)一个附加发现: 虽然projector warm-up很重要，但仅训练projector是不够的。
(2) 先 warm-up 训练 projector 可以防止掉点，且进一步加速收敛：于是，我们固定住 VPG 和 LLM，先 warm-up 训练 projector 3 个 epoch，再解冻 VPG...所以，我们开始探究加速 projector warm-up 的关键技术。...图 6: 先 warm-up 训练 projector 可以防止掉点 + 加速收敛 (3) 词向量转化器初始化可以加速 projector warm-up：首先，VPG 是通过把图像转化为 LLM 可以理解的...通过 5 倍学习率的训练，projector warm-up 可以进一步被缩短到１个 epoch。...(5) 一个附加发现：虽然 projector warm-up 很重要，但仅训练 projector 是不够的。
（2）先warm-up训练projector可以防止掉点，且进一步加速收敛： 于是，我们固定住VPG和LLM，先warm-up训练projector 3个epoch，再解冻VPG进行下一步训练。...所以，我们开始探究加速projector warm-up的关键技术。...图6：先warm-up训练projector可以防止掉点+加速收敛 （3）词向量转化器初始化可以加速projector warm-up： 首先，VPG是通过把图像转化为LLM可以理解的soft prompt...通过这个初始化，我们可以将projector的warm-up训练由3个epoch减为2个epoch。...通过5倍学习率的训练，projector warm-up可以进一步被缩短到１个epoch。 （5）一个附加发现： 虽然projector warm-up很重要，但仅训练projector是不够的。
An illustration of the anchor optimization process 创新点 Online Clustering Warm-Up Soft Assignment Warm-Up
主要包含三个步骤：warm-up propagation, graph denoising and preference refinement。构建三方异构图：用户-视频，视频-概念。...方法 image.png 2.1 Warm-up Propagation 图定义为，V和E分别表示节点和边。...该方法主要包含三个步骤：warm-up propagation，graph denoising， preference refinement。...warm-up阶段主要是在原始构造的图上进行信息传播，得到注入了concept的用户和视频表征；然后在graph denosing阶段对用户交互过程中存在的噪声进行去噪处理，主要依靠计算分数和采样的方式...；最后refinement阶段可以理解为再次进行类似warm-up阶段的信息传播，得到更细化的用户和视频表征，然后计算两者分数。
方法从名称上也能看出每次都是创建一个新的FlutterEngine对象来显示Flutter UI，但是从官方文档中可以了解到每个FlutterEngine对象在显示出Flutter UI之前是需要一个warm-up...（简单理解为预热）期的，这会导致屏幕呈现短暂的空白，解决方式就是预先创建并启动FlutterEngine，完成warm-up过程，然后将这个FlutterEngine缓存起来，之后使用这个FlutterEngine...（不知道能不能翻译为预热）期的，这会导致屏幕呈现短暂的空白， // 解决方式就是预先创建并启动FlutterEngine，完成warm-up过程，然后将这个FlutterEngine缓存起来，...// 猜测这就是由于上面提到过的FlutterEngine的warm-up机制，这是一个耗时过程， // 因此FlutterFragment并不会立刻执行onAttach()方法，导致我们在Activity...问题分析 FlutterEngine的warm-up机制，这是一个耗时过程，因此FlutterFragment并不会立刻执行onAttach()方法，导致我们在Activity的onCreate()方法中直接使用
Normalization in the Transformer Architecture》等，论文中作者发现Post-LN Transformer在训练的初始阶段，输出层附近的期望梯度非常大，所以没有warm-up...Transformer中的Warmup Transformer中的warm-up可以看作学习率 lr 随迭代数 t 的函数： 学习率 lr 会以某种方式递减，学习率从0开始增长，经过 Twarmup
根据集合 U 的大小是否为0可以分为冷启动阶段和warm-up阶段，这里作者关注的是warm up阶段。冷启动阶段是完全没有交互数据，warm-up阶段是进行了一段时间的交互，有部分少量的交互数据。
// 把剩余的数据强制刷新到磁盘中 if (type == FlushDiskType.SYNC_FLUSH) { log.info("mapped file warm-up...System.currentTimeMillis() - beginTime); mappedByteBuffer.force(); } log.info("mapped file warm-up
模拟器攻击的算法流程如算法2和图4所示，它沿袭了Bandits攻击的逻辑，值得注意的是第8行至第17行：在刚开始攻击的t个迭代内(warm-up阶段)，query直接被输入到目标模型中，并且使用一个双端队列...在warm-up之后的迭代中，每隔m次迭代才使用一次目标模型，其余迭代一律输入使用模拟器来输出。...前t次迭代为warm-up阶段，收集输入图片和输出来fine-tune模拟器，后面m次迭代直接输入模拟器，减轻查询压力。
增大批大小能起到 warm-up 初始训练和稳定最优化过程的效果，但是降低批大小可能会带来最优化过程的紊乱，并导致训练的不收敛。 在研究者的实验中，他们发现有一些技术能稳定第二阶段的最优化过程。...因为这两阶段会切换到不同的最优化问题，因此有必要重新 warm-up 最优化过程。研究者没有在第二阶段进行学习率衰减，而是将学习率从零开始增加（re-warm-up）。
基于梯度的NAS的稳定&训练one-shot模型的方法 2.1 weights warm-up Gradient-based NAS（最经典的DARTS）通常是将离散的搜索空间进行连续化，使用网络架构参数...Sampling-based NAS也会有类似的weights warm-up的方法。
目前，最优秀的方法是与批量大小成正比地提高学习率（Learning Rate /LR），并使用带有「warm-up」策略的专用学习率来克服优化困难。...大批量训练的困难 2.3 学习率（LR） 2.4 顶尖的大批量训练 3 ImageNet-1k 训练 3.1 重现和延伸 Facebook 的研究结果 与 facebook 的论文类似，我们使用预热策略（warm-up
DGC 还应用了动量因子掩蔽（momentum factor masking）和预热训练（warm-up training）以克服通信量减少带来的陈化问题。...使用了四个方法：动量修正（momentum correction）、局域梯度修剪（local gradient clipping）、动量因子掩蔽（momentum factor masking）以及预热训练（warm-up
force flush when prepare load finished if (type == FlushDiskType.SYNC_FLUSH) { log.info("mapped file warm-up...this.getFileName(), System.currentTimeMillis() - beginTime); mappedByteBuffer.force(); } log.info("mapped file warm-up
在这篇文章中，我们将冷启动问题划分为两个阶段，cold-start阶段和warm-up阶段，cold-start阶段表示完全没有样本的情况，而warm-up阶段表示有少量样本的情况。
为了成功应用这一规则，他们在训练中增加了一个预热阶段（warm-up phase）——随着时间的推移，逐渐提高学习率和批量大小，从而帮助保持较小的批次的准确性。...“对于所有大小的 minibath，我们将学习率设置为 minibatch 的线性函数，并对前几个训练时期（epoch）应用一个简单的预热（warm-up）。所有其他超参数保持固定。
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