通常,我们会使用学习率衰减,所以weight_decay设置0.01即可。如果weight_decay设置太小,几乎就不起作用了。 发布于 2022-02-14 20:31 内容所属专栏 备忘录 备忘录 订阅专栏 工作笔记, 备忘录 桌面便签 备忘录 赞同128 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
我自己跑下来也的确是这个样子。实测AdamW lr0.001 + wd0.009 在我这个小数据集里第30个epoch就...
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...
在使用 AdamW 时,如果要使用 learning rate decay,那么对 weight_decay 的值要进行同样的学习率衰减,不然训练会崩掉。 References How to use AdamW correctly? -- wuliytTaotao Loshchilov, I., & Hutter, F. Decoupled Weight Decay Regularization. ICLR 2019. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1711.05...
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...
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) ...
- [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') ...
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...
To run AdamW fornEpochs=1500epochs without restarts with initial learning rateLR=0.001, normalized weight decayweightDecay=0.025 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 th main.lua -algorithmType ADAMW -nEpochs 1500 -Te 1500 -Tmult 2 -widenFactor 6 -LR 0.001 -weightDecay 0.025 -dataset cifar10 -nGPU 1 -dep...