weight_decay(第31行):权重衰减,也称为L2正则化或权重正则化,是机器学习和深度学习中常用的一种正则化技术,用于防止模型对训练数据的过拟合。它的工作原理是在损失函数中添加一个惩罚项。我们使用AdamW和权重衰减是有意义的,因为权重衰减在微调期间特别有用,因为它有助于防止过拟合,并确保模型适应新任务,同时保留预...
它结合了Adam优化器和权重衰减正则化的技术。 weight_decay(第31行):权重衰减,也称为L2正则化或权重正则化,是机器学习和深度学习中常用的一种正则化技术,用于防止模型对训练数据的过拟合。它的工作原理是在损失函数中添加一个惩罚项。我们使用AdamW和权重衰减是有意义的,因为权重衰减在微调期间特别有用,因为它有助...
optimizer使用AdamW, beta1=0.9,beta2=0.95。使用cosine learning rate schedule, 最终的learning rate是最高值的十分之一,weight decay 是0.1,2000步warmup。 1.4)模型的性能 1.5)高效实现 使用了xformer中的高效的casual multi-head attention实现来内存占用的运行时间。灵感来自PaperSelf-attention does not need o...
size, # 6 if use_flash_attention else 4, gradient_accumulation_steps=gradient_accumulation_steps, gradient_checkpointing=gradient_checkpointing, optim=optim, logging_steps=logging_steps, save_strategy="epoch", learning_rate=learning_rate, weight_decay=weight_decay, fp16=fp1...
weight_decay:应用于除偏置/LayerNorm权重之外的所有层的权重衰减。 Optim:模型优化器(AdamW优化器)。 lr_scheduler_type:学习率调度。 max_steps:训练步骤的数量。 warmup_ratio:线性预热的步骤比例。 group_by_length:这可以显著提高性能并加速训练过程。 save_steps:每25个更新步骤保存一次检查点。 logging_steps...
weight_decay = 0.001 # Optimizer to use optim = "paged_adamw_32bit" # Learning rate schedule lr_scheduler_type = "cosine" #"constant" # Ratio of steps for a linear warmup (from 0 to learning rate) warmup_ratio = 0.03 # Group sequences into batches with same length ...
--weight_decay 0 \ --logging_strategy steps \ --logging_steps 10 \ --save_strategy steps \ --save_total_limit 3 \ --evaluation_strategy steps \ --eval_steps 250 \ --save_steps 500 \ --gradient_accumulation_steps ${gradient_accumulation_steps} \ --preprocessing_num_workers 8 \ --...
learning_rate = 2e-4 # Weight decay to apply to all layers except bias/LayerNorm weights weight_decay = 0.001 # Optimizer to use optim = "paged_adamw_32bit" # Learning rate schedule lr_scheduler_type = "cosine" #"constant" # Ratio of steps for a linear warmup (from 0 to learning ...
weight_decay:在损失函数中添加的L2正则项 的系数 ,默认情况下不会进行weight_decay 如何使用优化器 下面我们将基于Adam优化器讲解如何使用优化器 准备工作 我们首先建立一个测试用的网络来演示优化器的使用,我们定义的测试用的网络接受30个特征的输入,两个隐藏层然后是输出层 ...
weight_decay =0.01, lr_scheduler_type ="linear", seed =3407, output_dir ="outputs", ), ) Detected kernel version4.19.24, which isbelowthe recommended minimum of5.5.0; this can cause the process to hang. It is recommended to upgrade the kernel to the minimum version or higher. ...