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...
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)...
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...
在大型实验中持续有效的算法得到保留，无效的则遭到摒弃。我们需要注意的是，这一过程似乎与论文被拒与否无关：社区太大也很活跃，好的 idea 即使被拒也能得到保留并在数月后转变成最佳实践，例如 Loshchilov 和 Hutter 的研究《Decoupled Weight Decay Regularization》。类似地，已发表论文中的 idea 被数百人尝试...
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...
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...
我们需要注意的是,这一过程似乎与论文被拒与否无关:社区太大也很活跃,好的 idea 即使被拒也能得到保留并在数月后转变成最佳实践,例如 Loshchilov 和 Hutter 的研究《Decoupled Weight Decay Regularization》。类似地,已发表论文中的 idea 被数百人尝试复现,而无法复现的就被残忍抛弃。这一过程创造出了许多启发式...
Could someone please confirm whether this is indeed a documentation issue (i.e., Adam uses the default weight_decay rule) or, conversely, if the two implementations of Adam and AdamW are equivalent? In case the implementations are actually different and weight_decay is set to 0, would Adam ...
在下文中一共展示了optimization.AdamWeightDecayOptimizer方法的3个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: test_adam ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import optimization [as 别名]# 或者: from optimization import...