在大模型时代，Adamw是大家常见的优化器。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...
Adam优化器引用API:tensorflow.keras.optimizers.Adam 代码实现: #Adam #求一阶动量和二阶动量 m_w = beta1 * m_w + (1 - beta1) * grads[0] #求一阶动量m_w,和SGDM一阶动量表达式一样 m_b = beta1 * m_b + (1 - beta1) * grads[1] #求一阶动量m_b,和SGDM一阶动量表达式一样 v_w ...
这让人怀疑AdamW之所以在NLP任务上流行是因为NLP模型普遍训练周期太长，于是前期收敛快可以让人更快地看到...
AdamW对这个问题的改进就是将权重衰减和Adam算法解耦,让权重衰减的梯度单独去更新参数,改动点如下图所示: 绿色部分是AdamW改动的地方,红色的部分是Adam原有的运算过程。 AdamW算法是目前最热门的优化器,包括LLama2等大模型训练都采用的是AdamW。 3. 小结 至此,我们已经讲完了市面上最流行的各种优化器。可以看到,技...
总结下调参过程中 优化器和损失函数 的影响。1、优化器:直接上结论吧,如图一所示,上面是普通的 梯度下降,下面是Adam优化器中的梯度下降,一般采用Adam优化器及其变体特别是AdamW见很多论文都在用;同时,要采用学习率下降策略,即随着迭代进行,学习率手动下降,这个一般可直接调用torch.optim.lr_scheduler的函数,比如:...
一、再谈 AdamW 的原理 1.1 Momentum 的意义 1.2 weight decay 与 L2 regularization 辨 二、AdamW 的 CUDA 实现及优化 2.1 简单实现 参考资料 AdamW 可谓近年来深度学习领域最常用的优化器,它一方面决定了模型最终的训练效果,一方面又占据了训练过程中的绝大部分显存(约 75%),因此是一个关键的核心算子。本篇将...