学习率衰减（ LRD ）对于训练高性能模型至关重要，但大多数设计仍然由经验驱动。尽管Universal Budget Aware （ UBA ） LRD提供了一个理论框架，但其对SGD动态的依赖限制了其对现代ADAM型优化器的适用性，并使其关键的“优化难度参数”不透明。为了弥合这一差距，我们提出了通用培训

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [UTA: Universal Training Adaptive Learning Rate Decay](https://arxiv.org/abs/2610.35113v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Anda Tang, Junjie Wang, Xuanlin Yang, Cong Fang, Zhouchen Lin

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⏱️ 2026-10-27 13:01