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在加速器方面，Meta 研究团队 2017 年 6 月14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15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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