保证weight decay对所有参数“一视同仁”，不受Adam中二阶动量的影响。
class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 1. 功能: 可实现SGD优化算法,带动量SGD优化算法,带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均可拥有weight_decay项。 参数: params(iterable)- 参数组(参数组的概念请查看 3.2 优化器基类:Optimize...
torch.optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False) torch.optim.Adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0) # 无学习率参数,lr 为 delta 的系数 torch.optim.Adam(params, lr=0.001, =(0.9, 0.999), eps=1e-08,...
torch.optim.Adam(...,weight_decay=0.001) 答案是否定的。这是由于在大多数库中实现Weight Decay的方式并不是正确的,在Adam中,Weight Decay通常以第一种的方式实现,而不是直接将权重进行衰减: # I st: Adam weight decay implementation (L2 regularization) final_loss = loss + wd * all_weights.pow(2)...
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...
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.
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...
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对于SGD和adam是同样有效的 首先在SGD中,L2正则和weight decay是等价的,证明如下,因此之前很多人会把两者弄混淆。但是在自适应梯度方法中是不一样的。 证明:在SGD中,L2正则与weight decay等价 由定义可知如下, fregt(θ)=ft(θ)+λ2∥θ∥22...L2正则定义 θt+...
加入学习率衰减和不加两种情况在 test 集合上的 accuracy 分别为: 0.5636 和 0.5688。(三次实验平均,实验结果仍具有偶然性)这个时候,使用学习率衰减带来的影响可能很小。那么问题来了,Adam 做不做学习率衰减呢? 我个人会选择做学习率衰减。(仅供参考吧。)在初始学习率设置较大的时候,做学习率衰减比不做要好;...