这种把优化器的更新量计算和weight decay解耦开的实现称为AdamW，已经成为各种Transformer模型训练的标配，...
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g_t weight_decay的作用是L2正则化,和Adam并无直接关系。 6. amsgrad 如果amsgrad为True,则在上述伪代码中的基础上,保留历史最大的 ,记为 ,每次计算都是用最大的 ,否则是用当前 。 amsgrad和Adam并无直接关系。
2.深度学习主流模型与梯度下降 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...
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x的梯度, 是上述累计的x的梯度的平方。
可以看出update += self.weight_decay_rate * param这一句是Adam中没有的,也就是Adam中绿色的部分对应的代码,weightdecay这一步是是发生在Adam中需要被更新的参数update计算之后,并且在乘以学习率learning_rate之前,这和图片中的伪代码的计算顺序是完全一致的。总之一句话,如果使用了weightdecay就不必再使用L2正则化...
AdamW论文提出了解决方案，即解耦L2正则化与优化器的更新过程。具体做法是将L2正则化项从损失函数中分离，直接在参数更新时加入权重衰减。这样确保了权重衰减对所有参数的影响一致，不受Adam中二阶动量的影响。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...
weight_decay:pytorch的所有优化器都有这个参数,这个参数是在wt进行迭代时,直接作用在wt-1上的一个衰减项,就是wt = (1-weight_decay)*wt-1,所以当我们把这个参数打开后,模型训练就变得非常非常敏感。就是假如即使我把weight_decay设置为0.001这样一个非常小的值,模型很多情况下都开始表现出分值暴跌的情况,失去学...
在Adam优化器的发展中，最大的变化之一是AdamW的引入，它加入了权重衰减（weight decay）机制。AdamW通过将L2正则化从损失函数中分离出来，确保优化过程不受二阶动量的影响，从而在模型参数更新时提供更稳定的梯度。这一改进使得AdamW在处理大型模型时，尤其是那些包含大量参数的模型时，能更有效地控制参数...
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...