momentum(float)- 动量,通常设置为0.9,0.8 dampening(float)- dampening for momentum ,暂时不了其功能,在源码中是这样用的:buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p),值得注意的是,若采用nesterov,dampening必须为 0. weight_decay(float)- 权值衰减系数,也就是L2正则项的系数 nesterov(bool)- bool选项...
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...
在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大。 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.opti...
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更...
当然,optimizer应该设置为wd = 0,否则它会进行L2正则化,这正是我们现在不想要的。现在,在那个位置,我们必须循环所有参数,并做weight decay更新。你的参数应该都在optimizer的字典param_groups中,因此循环看起来像这样: loss.backward() for group in optimizer.param_groups(): ...
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...
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...
论文首先发现问题,和其他相关研究类似,L2和weight decay在adam这种自适应学习率上的表现很差,导致很多人还是采用SGD+momentum策略。类似的有相关研究,从各种方面出发,作者发现效果差的最主要原因是L2效果不好。因此其最主要的贡献是:improve regularization in Adam by decoupling the weight decay from the gradient-bas...
应对过拟合问题的常⽤⽅法:权重衰减(weight decay),权重衰减等价于L2范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常⽤⼿段。 4. 丢弃法(Dropout) 除了上面提到的权重衰减以外,深度学习模型常常使⽤丢弃法(dropout)来应对过拟合问题。丢弃法有⼀...