eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. params 模型里需要被更新的可学习参数 lr 学习率 betas 平滑常数 和 eps ,加在分母上防止除0 weight_decay weight_decay的作用是用当前可学习参数p的值修改偏导数,即: ,这里待更新的可学习参数p的偏导数就是 weight_decay的作用是L2...
L2正则的参数更新: \theta_{t+1}=\theta_{t}-\eta\cdot (\frac{dL}{d\theta}+\lambda\cdot||\theta||_{2})=\theta_{t}-\lambda\cdot \eta\cdot||\theta_{t}||_{2} - \eta\frac{dL_{t}}{d\theta_{t}} 从上面的结果来看,在SGD策略下L2正则与weight decay 在参数更新的操作可以当作...
ε,加在分母上防止除0 weight_decay weight_decay的作用是用当前可学习参数p的值修改偏导数,即: ,这里待更新的可学习参数p的偏导数就是 。 weight_decay的作用是正则化,和RMSProp并无直接关系。 momentum 根据上文伪代码第8行,计算出 后,如果 ,则继续后面的计算,即 。 否则计算过程变成 ,其中初始 为0, 是...
class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] lr:学习率(learning rate),控制每次参数更新的步长。默认值为0.001。 momentum:动量(momentum),加速SGD在相关方向上前进,抑制震荡。常常取值为0.9。若设为0,则为经典的SGD算法。 dampening:阻尼(dampening)...
之前用的adam优化器一直是这样的: alpha_optim = torch.optim.Adam(model.alphas(), config.alpha_lr, betas=(0.5, 0.999), weight_decay=config.alpha_weight_decay) 没有细想内部参
params[param] -= param_update + weight_decay * params[param] return params 通过这种方法,Adam-mini成功地减少了学习率资源的使用,从而大幅降低了内存占用,并在多种任务中表现出色。 性能表现 1、内存和吞吐量性能 Adam-mini在预训练Llama2-7B模型时的性能: ...
我们需要注意的是，这一过程似乎与论文被拒与否无关：社区太大也很活跃，好的 idea 即使被拒也能得到保留并在数月后转变成最佳实践，例如 Loshchilov 和 Hutter 的研究《Decoupled Weight Decay Regularization》。类似地，已发表论文中的 idea 被数百人尝试复现，而无法复现的就被残忍抛弃。这一过程创造出了许多...
“ 达观杯 ”的获奖方案中有的队伍使用了Lookahead+Adam的优化器,所以我也打算从优化器的方向入手看看能否有效果的提升。本以为BERT中使用的是用烂了的Adam,一看源码发现是重写的优化器,叫AdamWeightDecayOptimizer,本来Adam都没太搞懂,又来一个WeightDecay,一起学一下吧。
和加入正则类似,但不同的是它加入的是weight decay。Huging Face的预训练模型广泛应用了AdamW作为优化器,需要重点掌握。 4.12 优化总结 总结下来,SGDM和Adam两大阵营的各种优化后的optimizer如下 optimizer优化主要有三种方法 让模型探索更多的可能,包括dropout、加入Gradient noise、样本shuffle等 ...
可以看到,beta参数是用来更新m、v这两个动量向量和梯度的,梯度经过动量估计之后代替了SDG中的直接用梯度来更新参数。 α也就是lr学习率,用来更新参数,作为一个步长吧。 weight_decay 是针对最后更新参数的时候,给参数加的一个惩罚参数, 总结:lr是在更新梯度的时候用到的,weight_decay权重衰减是在损失函数中的模型...