权重衰减(Weight decay): L2正则化和权重衰减是否相等? Adamw是解决了Adam的什么缺陷? 前言: 1.L2正则化(L2 regularization)和权重衰减(Weight decay)是两种常见的避免过拟合的方法。在研究神经网络优化器Adam和Adamw的时候,笔者发现Adamw就是解决了Adam优化器让L2正则化变弱的缺陷。 本篇文章将从下列的问题出发介绍...
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行的紫色部分):L2正则化作为一个辅助loss反映在梯度中,这个梯度不像SGD那样直接取负作为参数更新量,而是还要加上一阶动量β1mt−1(第7行),并且除以二阶动量vt^(第12行),即历史上梯度二范数的滑动平均值的平方根。...
较大weight decay值能导致每次更新时的梯度取值范围扩大。若weight decay设置过低，其正则化作用将减弱，对模型性能产生不利影响。结合Transformer架构与较大weight decay值能优化网络参数，有助于提升模型性能。大weight decay值通过扩大梯度更新幅度，促使模型更快收敛至更优解，避免过拟合现象，从而在训练过...
在代码中也做了一些注释用于对应之前给出的Adam简化版公式,方便理解。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...
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...
[pytorch optim] Adam 与 AdamW,L2 reg 与 weight decay,deepseed 10:53 [pytorch optim] pytorch 作为一个通用优化问题求解器(目标函数、决策变量) 08:55 [lora 番外] LoRA merge 与 SVD(矩阵奇异值分解) 06:45 [概率 & 统计] KL 散度(KL div)forward vs. reverse 11:03 [矩阵微分] 标量/矢量...
- [AdamW - DECOUPLED WEIGHT DECAY REGULARIZATION]( https://arxiv.org/pdf/1711.05101.pdf) """ def__init__(self,weight_decay,**kwargs): withK.name_scope(self.__class__.__name__): self.weight_decay=K.variable(weight_decay,name='weight_decay') ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Adding support for differentiable lr, weight_decay, and betas in Adam/AdamW · pytorch/pytorch@95bf022
图片中红色是传统的Adam+L2 regularization的方式,绿色是Adam+weightdecay的方式。可以看出两个方法的区别仅在于“系数乘以上一步参数值“这一项的位置。再结合代码来看一下AdamW的具体实现。 以下代码来自https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER/blob/master/bert_base/bert/optimization.py中的AdamWeightDe...