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...
也就是说我们在调用adamw优化器时,如果有学习率衰减策略, 那么Adamw里 的weight_decay直接用默认值就行了 2022-05-19 回复1 其乐无穷 学习率衰减和weight decay有什么关系吗 2022-11-22 回复2 什么时间把我丢掉 momo weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay 5e-4 我看都有 这参数不...
weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(L2惩罚)(默认: 1e-2) amsgrad(boolean, optional) – 是否使用从论文On the Convergence of Adam and Beyond中提到的算法的AMSGrad变体(默认:False) ''' class torch.optim.AdamW(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e08,weight_decay=0.01,amsgrad=False) 1...
weight_decay=0, nesterov=False): if lr is not required and lr < 0.0: raise ValueError("Invalid learning rate: {}".format(lr)) if momentum < 0.0: raise ValueError("Invalid momentum value: {}".format(momentum)) if weight_decay < 0.0: raise ValueError("Invalid weight_decay value: {}"....
weight_decay(float, optional) – 权重衰减系数 weight decay (L2 penalty) (默认值:0) dampening(float, optional) – dampening for momentum (默认值:0) nesterov(bool, optional) – 允许 Nesterov momentum (默认值:False) FLOAT:http...
第二个参数是学习率,你可以根据需要调整它。`AdamW`的其他参数(例如`beta1`和`beta2`)默认为PyTorch的默认值(和)。 注意,如果你使用``,你需要在优化器实例化时传递`weight_decay`参数来指定权重衰减。例如: ```python optimizer = AdamW((), lr=,weight_decay=1e-2) 1e-2是权重衰减的系数 ```...
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...
weight_decay(float, optional) – 权重衰减系数 weight decay (L2 penalty) (默认值:0) dampening(float, optional) – dampening for momentum (默认值:0) nesterov(bool, optional) – 允许 Nesterov momentum (默认值:False) FLOAT:https://docs.python.org/3/library/functions.html#float ...
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。
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) ...