weight_decay(浮点数,可选)– 权重衰减系数(默认值:1e-2) amsgrad(布尔值,可选)–是否使用此算法的AMSGrad变体(默认:False) 最大化(布尔值,可选)–根据目标最大化参数,而不是最小化(默认值:False) foreach(布尔值,可选)– 是否使用优化器的 foreach 实现(默认值:无) 可捕获(布尔值,可选)– 此实例...
weight_decay (float, optional):权值衰减(默认值:0) dampening(float,optional):动量的抑制因子(默认值:0) nesterov(bool, optional):使用Nesterov动量(默认值:False) 1.2 SGD 公式 momentum等于0时:Wt+1=Wt−η∂L∂Wt momentum不等于0时:Wt+1=Wt−ηmt,mt=μmt−1+(1−μ)∂L∂...
weight_decay(默认值为 0): 权重衰减,也称为 L2 正则化项。它用于控制参数的幅度,以防止过拟合。通常设置为一个小的正数。 amsgrad(默认值为 False): 是否使用 AMSGrad 变种。当设置为 True 时,AMSGrad 变种保留了梯度的历史信息,这有助于一些情况下防止学习率过早下降。 例子: optimizer=torch.optim.Adam(mod...
AdamW 中和的默认值分别设置为 0.9 和 0.999,为,而在 Lion 中,和的默认值是通过程序搜索过程发现的,分别设置为 0.9 和 0.99。作者只调整语言任务中的那些超参数,其中,在 AdamW 中,,在 Lion 中。此外,AdamW 中的设置为而不是默认的,因为它提高了我们实验中的稳定性,类似于 RoBERTa 中的观察结果。 ,作为符号...
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(float|WeightDecayRegularizer,可选) - 正则化方法。可以是float类型的L2正则化系数或者正则化策略:L1Decay、L2Decay。如果一个参数已经在ParamAttr中设置了正则化,这里的正则化设置将被忽略; 如果没有在ParamAttr中设置正则化,这里的设置才会生效。默认值为None,表示没有正则化。
Adam每次迭代参数的学习步长都有一个确定的范围,不会因为很大的梯度导致很大的学习步长,参数的值比较稳定,但是它也并非真的是参数不敏感的,学习率在训练的后期可仍然可能不稳定导致无法收敛到足够好的值,泛化能力较差。 代码如下: importtorchoptimizer=torch.optim.Adam(params,lr=lr,weight_decay=weight_decay)...
在StackOverflow 上有一个问题Should we do learning rate decay for adam optimizer - Stack Overflow,我也想过这个问题,对 Adam 这些自适应学习率的方法,还应不应该进行 learning rate decay? 论文《DECOUPLED WEIGHT DECAY REGULARIZATION》的 Section 4.1 有提到: ...
betas (Tuple[float,float], 可选) – 用于计算梯度运行平均值及其平方的系数(默认:0.9,0.999) eps (float, 可选) – 增加分母的数值以提高数值稳定性(默认:1e-8) weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2范数)(默认:0) step(closure)#执行单个优化步骤。
betas (Tuple[float, float], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系数(默认:0.9,0.999) eps (float, 可选) – 为了增加数值计算的稳定性而加到分母里的项(默认:1e-8) weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认: 0)版权...