基于自适应学习率调整的大模型参数优化方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，且公开了基于自适应学习率调整的大模型参数优化方法，包括以下步骤：S1：初始化模型参数和学习率；S2：根据当前学习率和模型参数，计算模型在训练集上的损失；S3：根据损失值的变化情况，动态调整学习率；本发明还提出了基于自适应学习率调整的大模型参数优化系统，包括系统模块总成，所述系统模块总成包括数据预处理模块、模型训练模块、学习率调整模块和参数更新模块。本发明根据损失值的变化情况，动态调整学习率，实现了学习率的自适应调整，避免了手动调参的繁琐和不确定性，适用于各种规模和复杂度的深度学习模型，具有广泛的应用前景。