这个结论来自于经典的AdamW论文Decoupled Weight Decay Regularization，原因不难从下图的看出（第6行的紫色...
lr (float, 可选) – 学习率(默认:1e-3) 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) 解释: ...
torch.optim.AdamW(params,lr=0.001,betas=(0.9, 0.999),eps=1e-08,weight_decay=0.01,amsgrad=False,*,maximize=False,foreach=None,capturable=False) 功能:Adam的进化版,是目前训练神经网络最快的方式 参数: 参数(可迭代) – 可迭代参数以优化或指示定义参数组 lr(浮点数,可选)– 学习速率(默认值:1e-...
pytorch中的优化器的weight decay的默认实现/用法是不区分weights和bias,统一都decay(如何不将bias加入weightdecay的方式请见结尾部分) 常见优化器分析 SGD pytorch中的SGD优化器融合了: 动量梯度 权重衰减 NAG NAG(Nesterov Accelerated Gradient) NAG由俄罗斯数学家Yurii Nesterov在凸优化研究中提出,在使用动量梯度场景下...
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。 #参数: closure(callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。 注意:momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降。而带momentum项的SGD则写生如下形式: ...
weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认: 0) 2.算法 https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf 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。
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...
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。
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。
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...