1.优化器:从SGD到Adam到AdamW2024-09-292.浅谈位置编码(RoPE)2024-03-253.激活函数和GLU2024-10-29 收起 1. SGD 随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 输入数据为(x, y)组成的pair,模型参数是WW,随机选择一批样本组成一个batch,输入模型计算loss:L=f(X,Y;W)L=f(X,Y;W),并求出梯度,更新...
Adam算法:momentum + rmsprop AdamW: Adam + 权重衰减。权重衰减就是每次更新参数后,都对参数减去一个很小的值,防止参数过大,用于提高模型的泛化性。 L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
下表列举了自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV),推荐系统(Recommendation System,RS),强化学习(Reinforcement Learning,RL)这四个方向的主流模型使用优化器的情况,可以看出在NLP领域AdamW(AdamWeightDecayOptimizer)使用比较普遍,CV领域SGD和momentum使用比较普遍,推荐领域比较杂,强化学习领域Adam使用比较普遍。 依据计算目标函...
首先在速度方面,很显然:SGD < adam < adamw SGD最大的缺点是下降速度慢,而且可能会在沟壑的两边持续震荡,停留在一个局部最优点。 SGD缺点:容易困在局部最优的沟壑里面。 Adam缺点: Adam缺点一:可能不收敛 SGD没有用到二阶动量,因此学习率是恒定的。而Adam的二阶动量随着固定时间窗口内的积累,使得vt可能会时...
五大优化器其实分为两类,SGD、SGDM,和Adagrad、RMSProp、Adam。使用比较多的是SGDM和Adam。 如上所示,SGDM在CV里面应用较多,而Adam则基本横扫NLP、RL、GAN、语音合成等领域。所以我们基本按照所属领域来使用就好了。比如NLP领域,Transformer、BERT这些经典模型均使用的Adam,及其变种AdamW。
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...
Adam优化器 python adamw优化器 一. SGD,Adam,AdamW,LAMB优化器 优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数,使其逼近或达到最优值,从而最小化(或最大化)损失函数。 1. SGD 随机梯度下降是最简单的优化器,它采用了简单的梯度下降法,只更新每一步的梯度,但是它的收敛速度会受到学习率的影响。
Juliuszh:一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam 主要是对深度学习各种优化器 (从SGD到AdamW) 使用统一的框架做一次整理,本文相比于链接从源代码的角度理解这些优化器的思路。 代码来自 PyTorch1.7.0 官方教程: https://pytorch.org/docs/1.7.0/optim.html 首先我们来回顾一下各类优化算法。 深度学习优化算...
Adam算法:momentum + rmsprop AdamW: Adam + 权重衰减。权重衰减就是每次更新参数后,都对参数减去一个很小的值,防止参数过大,用于提高模型的泛化性。 L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
1.1 SGD 1.2 Momentum 1.2.1 理解指数加权平均 1.2.2 偏差修正 1.3 AdaGrad 1.4 Nesterov 1.5 AdaDelta/RMSProp 1.6 Adam(AdaptiVe Moment Estimation) 1.7 Adam的改进 1.7.1 Adamw 1.7.2 LazyAdam 1.7.3 Madam 2. 到底是用Adam还是用SGD 2.1 Adam的罪状 ...