为什么对ResNet34模型单独使用large-batch training, learning rate warmup, no bias decay, low-precision training和共同使用large-batch training与learning rate warmup和large-batch training与low-precision training时模型性能会得到提升，

单独使用large-batch training可以增加模型的训练效率和稳定性，这是因为在大批量数据的情况下，梯度下降的方向更加准确，能够更快地收敛到最优解。同时，使用large-batch training还可以减少模型的震荡、提升泛化能力、加速模型训练的过程。而learning rate warmup可以在模型训练初期逐渐增加学习率，从而避免在训练初期梯度过大导致模型无法收敛的问题。no bias decay可以减少模型的过拟合，从而提高模型的泛化能力。low-precision training则可以在不影响模型精度的情况下，减少计算和内存开销，加速模型训练过程。

共同使用large-batch training与learning rate warmup和large-batch training与low-precision training可以相互配合，进一步提高模型的训练效率和准确性。例如，使用learning rate warmup可以使模型更快地收敛，而使用low-precision training可以减少计算和内存开销，降低训练时间和成本。同时，large-batch training可以提高模型的训练效率和稳定性，从而进一步提高模型的准确性。因此，这些技巧和策略的相互配合可以帮助我们更好地训练深度学习模型，提高模型的性能。