训练参数问题

[EvelynCarter]

请问训练参数，需要调整吗，还在按照arguments中默认的参数进行训练，能够得到最佳模型 是否需要在训练中 随时调整策略，如有调整，可否告知 期待您的回复 能否告知py 和pytorch的版本

[RuBP17]

默认参数就能训练。不过你也可以使用一些训练策略来获得更好的结果，比如说在训练的早期阶段使用更大的学习率、探索率，之后再缓慢减少这些值。

You can train AI using default parameters. Perhaps you need some training strategies to get a better results, such as using a larger learning rate and exploration rate during the early stages of training, and then gradually reducing them as the training progresses.

python version 3.9.12 pytorch version 2.0.0

[EvelynCarter]

之前采用0.001学习率，训练到32亿次的时候，测评模型的时候胜率下降幅度很大，是什么原因，没有即使调整学习率吗

[RuBP17]

也许你需要考虑更小的探索率、学习率以及更大的batch size。

You may need to consider a lower exploration rate, a lower learning rate, perhaps a higher batch size.

[EvelynCarter]

也许你需要考虑更小的探索率、学习率以及更大的batch size。

您可能需要考虑较低的探索率、较低的学习率，或许还需要考虑较高的批量大小。

能否给一个针对4090的8卡的参数

[RuBP17]

也许你需要考虑更小的探索率、学习率以及更大的batch size。 您可能需要考虑较低的探索率、较低的学习率，或许还需要考虑较高的批量大小。

能否给一个针对4090的8卡的参数

我逐步将学习率从1e-3降至了3e-5, cardplay model的探索率从0.1降至了0.01，bid model的探索率从0.3降至了0.03，仅供参考。

I gradually reduced the learning rate from 1e-3 to 3e-5, the exploration rate of the cardplay model from 0.1 to 0.01, and the exploration rate of the bid model from 0.3 to 0.03, for your reference.

[EvelynCarter]

大约时在多少亿开始进行降低的，或者说是有一个标准