5. weight_decay 6. amsgrad 一、说明 模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数g_t,用于更新对应的参数p。通常偏导数g_t不会直接作用到对应的可学习参数p上,而是通过优化器做一下处理,得到一个新的值 ,处理过程用函数F表示(不同的优化器对应的F的内容不同),即 ,然后和学习率lr一起用于更新...
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...
三、RMSProp参数 接下来看下pytorch中的RMSProp优化器,函数原型如下,其中最后三个参数和RMSProp并无直接关系。 torch.optim.RMSprop(params, lr=0.01, alpha=0.99, eps=1e-08, weight_decay=0, momentum=0, centered=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. params 模型里需要被更新的可学习参数,即上文的x和y。
使用Adam + weight decay则达到94%和94.25%之间。为此,我们发现使用1 cycle policy时,beta2的最佳值为0.99。我们将beta1参数视为SGD的动量(意味着它随着学习率的增长从0.95变为0.85,然后当学习率变低时再回到0.95)。 L2正则化或权重衰减的准确性 更令人印象深刻的是,使用Test Time Augmentation(即对测试集上的一...
从上面的结果来看,在SGD策略下L2正则与weight decay 在参数更新的操作可以当作是相同的。 SGD+momentum动量策略 这个方法只是略微修改了梯度的用法,把它改成了动量。 Adam 由于L2正则化方法在Loss中引入了权重,这个Loss通过求导计算的梯度值和权重参数相关,模型参数越大,梯度越大。
可以看到,beta参数是用来更新m、v这两个动量向量和梯度的,梯度经过动量估计之后代替了SDG中的直接用梯度来更新参数。 α也就是lr学习率,用来更新参数,作为一个步长吧。 weight_decay 是针对最后更新参数的时候,给参数加的一个惩罚参数, 总结:lr是在更新梯度的时候用到的,weight_decay权重衰减是在损失函数中的模型...
Pytorch中adam优化器的参数问题 之前⽤的adam优化器⼀直是这样的：alpha_optim = torch.optim.Adam(model.alphas(), config.alpha_lr, betas=(0.5, 0.999),weight_decay=config.alpha_weight_decay)没有细想内部参数的问题，但是最近的⼯作中是要让优化器中的部分参数参与梯度更新，其余部分不更新，由于...
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...
这个在定义优化器的时候可以通过参数 【weight_decay,一般建议0.0005】来设置: opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99), eps=1e-06, weight_decay=0.0005) 2、batch normalization。batch normalization的是指在神经网络中激活函数的前面,将按照特征进行normalization,这样...