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...
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。
L2正则化与权重衰减在原理上等价，都通过惩罚参数的L2范数来防止过拟合。对于裸SGD优化器，两者实现等价，因为每步更新量均来自负梯度方向乘以学习率。然而，当使用带有动量的Adam优化器时，L2正则化与权重衰减并非等价。传统Adam优化器在更新参数时，需要考虑历史梯度信息。引入L2正则化后，虽然理论上等价，...
3.2 weight decay weight decay则是在权重参数更新(梯度下降)时,直接在权重上进行衰减: \theta_{t+1}=\theta_{t}-\lambda\cdot ||\theta_{t}||_{2} - \eta\frac{dL_{t}}{d\theta_{t}} 3.3 两者的关系 在SGD策略 L2正则的参数更新:θt+1=θt−η⋅(dLdθ+λ⋅||θ||2)=θt−λ...
误区! Adam+L2并不能发挥效果!在SGD优化下,L2正则与Weight Decay是等价的。然而,当使用Adam作为优化器时,直接在损失函数中添加L2正则项与Weight Decay不等同。根据论文《Decoupled Weight Decay Regularization》
论文Decoupled Weight Decay Regularization中提到,Adam 在使用时,L2 regularization 与 weight decay 并不等价,并提出了 AdamW,在神经网络需要正则项时,用 AdamW 替换 Adam+L2 会得到更好的性能。 TensorFlow 2.x 在tensorflow_addons库里面实现了 AdamW,可以直接pip install tensorflow_addons进行安装(在 windows 上...
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。
[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...
应对过拟合问题的常⽤⽅法:权重衰减(weight decay),权重衰减等价于L2范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常⽤⼿段。 4. 丢弃法(Dropout) 除了上面提到的权重衰减以外,深度学习模型常常使⽤丢弃法(dropout)来应对过拟合问题。丢弃法有⼀...