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，...
AdamW 相对于Adam,weight decay实现解耦,效果更好 最多3倍模型参数量 模型的不同参数设置不同的优化器参数 pytorch中各个优化器的基类Optimizer中实现了param_groups的机制,每个group有自己的模型参数、优化器参数。例如,可以通过其实现让模型不同layer用不同学习率来训练的效果。 一个模型的3种参数用不同的优化器参...
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。
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正则化,和Adam并无直接关系。 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。
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 ...
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...
经过翻查源码,发现 Adam 中集成了正则化 L2 Loss ——weight_decay,该参数将当前需要更新的数据的值直接乘起来加到梯度上,本意是减小参数绝对值,令其更加鲁棒,但是对我的需求便是灭顶之灾,经过多轮训练后所有没有梯度回传的参数都会减小到接近 0.
本期code: https://github.com/chunhuizhang/llm_aigc/blob/main/tutorials/nn_basics/optimizer/adadelta_adam.ipynb https://github.com/chunhuizhang/llm_aigc/blob/main/tutorials/nn_basics/optimizer/l2_reg_weight_decay_adaw.ipynb知识前沿派对 科技 计算机技术 deepspeed L2正则 weight decay Optimizer ...