AdamW优化器在深度学习中备受青睐,尤其是在训练大型模型如LLama时,它被广泛采用。📈📜起源与背景 AdamW优化器是在经典Adam优化器的基础上发展而来的,旨在解决传统Adam优化器在权重衰减(Weight Decay)方面存在的问题。Adam优化器(Adaptive Moment Estimation)是一种用于训练神经网络的优化算法,结合了动量(Momentum)和RMS...
有一个关于它的知识：Adamw优化器是在大模型训练过程中，占用显存最多的部分。如果想了解这部分具体知识...
为了让 AI 训练更高效，科学家们一直在寻找更强大的优化器，就像一位教练，引导模型的参数不断优化，最终达到最佳状态。AdamW 作为 Transformer 预训练的默认优化器，多年来一直是业界标杆。然而，面对日益庞大的模型规模，AdamW 也开始显得力不从心。难道就没有一种方法，既能提升训练速度，又能降低能耗吗?别急，...
在实际应用中,选择AdamW或其他优化器通常取决于具体任务的需求以及对算法性能的实验评估. 3. AdamW算法的主要特点 AdamW(Adam with Weight Decay)是一种流行的优化算法,它在原始的Adam算法基础上进行了改进,特别是在处理权重衰减(Weight Decay)方面。以下是AdamW的优点和缺点: 优点: 改进的权重衰减处理:AdamW通过将权...
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AdamW 的核心是解耦的权重衰减。具体来说,AdamW 像 Adam 一样使用指数移动平均来估计一阶矩和二阶矩,然后使用学习率、权重衰减参数λ和一个小常数更新网络权重。可以观察到,AdamW 将权重衰减从相对于损失函数的优化步骤中解耦开来,因为无论损失...
1.优化器:从SGD到Adam到AdamW2024-09-292.浅谈位置编码(RoPE)2024-03-253.激活函数和GLU2024-10-29 收起 1. SGD 随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 输入数据为(x, y)组成的pair,模型参数是WW,随机选择一批样本组成一个batch,输入模型计算loss:L=f(X,Y;W)L=f(X,Y;W),并求出梯度,更新...
- AdamW优化器是一种用于深度学习模型训练的优化算法,它是Adam优化器的一个变种。 - Adam(Adaptive Moment Estimation)优化器因其自适应学习率的特点而广受欢迎, - 它结合了动量(Momentum)和RMSprop(Root Mean Square Propagation)两种优化算法的思想,通过维护每个参数的自适应学习率来加速训练过程。
AdamW的核心变化 AdamW优化器在更新权重时独立于优化规则,将权重衰减分开,显著改善了优化的稳定性。具体来说,AdamW的更新步骤如下: 计算一阶矩估计(m_t) 和二阶矩估计 (v_t)。 更新参数(包括权重衰减): [ \theta_t = \theta_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} \cdot \hat{...
AdamW指的是Adam + Weight Decay(权重衰减)。 Adam相信很多读者已经了解了,Weight Decay解释起来也比较容易,为了防止过拟合,在计算损失函数时需要增加L2正则项: L(θnew)=L(θold)+γ/2||θ2||(公式1) 求导计算梯度时: gt←∇ft(θt−1)+γθt−1(公式2) ...