三、RMSProp参数 接下来看下pytorch中的RMSProp优化器,函数原型如下,其中最后三个参数和RMSProp并无直接关系。 AI检测代码解析 torch.optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. params 模型里需要被更新的可学习参数,...
直接在参数更新的时候用weight decay（第12行绿色部分），保证weight decay对所有参数“一视同仁”，不受...
直接在参数更新的时候用weight decay（第12行绿色部分），保证weight decay对所有参数“一视同仁”，不受...
为方便理解,以下伪代码和论文略有差异,其中蓝色部分是比RMSProp多出来的。 三、pytorch Adam参数 AI检测代码解析 torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. params 模型里需要被更新的可学习参数 2. lr 学习率 3...
AdamW优化器因此成为Transformer模型训练的标准选择，如Llama 2和Baichuan-2等大模型均采用了这种更新策略。简而言之，L2正则化与权重衰减在理论上的等价性需要在不同优化器背景下进行具体分析。对于Adam优化器而言，直接在更新阶段引入权重衰减，避免了与动量机制的相互作用，从而实现了更好的模型泛化性能。
[pytorch optim] Adam 与 AdamW,L2 reg 与 weight decay,deepseed 10:53 [pytorch optim] pytorch 作为一个通用优化问题求解器(目标函数、决策变量) 08:55 [lora 番外] LoRA merge 与 SVD(矩阵奇异值分解) 06:45 [概率 & 统计] KL 散度(KL div)forward vs. reverse 11:03 [矩阵微分] 标量/矢量...
Pytorch中adam优化器的参数问题 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) 没有细想内部参数的问题,但是最近的工作中是要让优化器中的部分参数参与梯度更新,其余部分不更新,由于weight_...
[pytorch optim] Adam 与 AdamW,L2 reg 与 weight decay,deepseed 10:53 [pytorch optim] pytorch 作为一个通用优化问题求解器(目标函数、决策变量) 08:55 [lora 番外] LoRA merge 与 SVD(矩阵奇异值分解) 06:45 [概率 & 统计] KL 散度(KL div)forward vs. reverse 11:03 [矩阵微分] 标量/矢量...
weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认: 0) 2.算法 https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf 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。
Pytorch中adam优化器的参数问题 Pytorch中adam优化器的参数问题 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)没有细想内部参数的问题，但是最近的⼯作中是要让优化器中的部分参数参与...