import torch.optim.Adamimport torch.optim.SGD 4、Optimizer基本属性 所有Optimizer公有的一些基本属性: lr:learning rate,学习率 eps:学习率最小值,在动态更新学习率时,学习率最小不会小于该值。 weight_decay:权值衰减。相当于对参数进行L2正则化(使模型复杂度尽可能低,防止过拟合),该值可以理解为正则化项的...
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...
importtorch.optim.Adamimport torch.optim.SGD 4、Optimizer基本属性 所有Optimizer公有的一些基本属性: lr:learning rate,学习率 eps:学习率最小值,在动态更新学习率时,学习率最小不会小于该值。 weight_decay:权值衰减。相当于对参数进行L2正则化(使模型复杂度尽可能低,防止过拟合),该值可以理解为正则化项的系数。
Storch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0,amsgrad=False,*,foreach=None,maximize=False,capturable=False,differentiable=False,fused=False) Parameters: params (iterable)– iterable of parameters to optimize or dicts defining parameter groups lr (float, optional)...
importtorch.optim.Adamimporttorch.optim.SGD 1. 4、Optimizer基本属性 所有Optimizer公有的一些基本属性: lr:learning rate,学习率 eps:学习率最小值,在动态更新学习率时,学习率最小不会小于该值。 weight\_decay:权值衰减。相当于对参数进行L2正则化(使模型复杂度尽可能低,防止过拟合),该值可以理解为正则化项...
Adam class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 1. 2.
opt_Adam = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99), eps=1e-06, weight_decay=0.0005) 2、batch normalization。batch normalization的是指在神经网络中激活函数的前面,将按照特征进行normalization,这样做的好处有三点: ...
Adam class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 補充:pytorch裡面的Optimizer和optimizer.step()用法 當我們想指定每一層的學習率時: optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, ...
weight_decay: 权值衰减。相当于对参数进行L2正则化(使模型复杂度尽可能低,防止过拟合),该值可以理解为正则化项的系数。 betas: (待研究) amsgrad: (bool)(待研究) 每个Optimizer都维护一个param_groups的list。该list中维护需要优化的参数以及对应的属性设置。
L2正则和Weight Decay在Adam这种自适应学习率算法中并不等价,只有在标准SGD的情况下,可以将L2正则和Weight Decay看做一样。特别是,当与自适应梯度相结合时,L2正则化导致具有较大历史参数和/或梯度幅度的权重比使用权重衰减时更小。 使用Adam优化带L2正则的损失并不有效,如果引入L2正则化项,在计算梯度的时候会加上...