AdamW算法是由Ilya Loshchilov和Frank Hutter提出的。这一算法的详细描述和原理可以在论文《Decoupled Weight Decay Regularization》11中找到,该论文发表于2017年。在论文中,作者指出了传统Adam算法在权重衰减(weight decay)方面的一些问题,并提出了AdamW作为解决方案。AdamW通过将权重衰减从梯度更新中解耦,从而在每次迭代...
实际上,L2正则化和权重衰减在大部分情况下并不等价,只在SGD优化的情况下是等价的。而大多数框架中对于Adam+L2正则使用的是权重衰减的方式,两者不能混为一谈。 先回顾一下Adam优化器的前置知识,并结合源码理解Adam优化器,再来看AdamW与之的不同之处,本文依旧不会有复杂的数学公式,相关实现以python代码的形式展示。
这可能就是导致Adam跑出来的很多效果相对SGD with Momentum有偏差的一个原因 AdamW 使用了严谨的 weight decay(非L2正则),即权重衰减不参与一、二动量计算,只在最后的更新公式中使用。其更新公式如下: \begin{gathered} m_{t}=\beta_{1} * m_{t-1}+\left(1-\beta_{1}\right) * g_{t} \\ v_{t...
image.png Loshchilov 和 Hutter 在自适应梯度方法中确定了 L2 正则化和权重下降的不等式,并假设这种不等式限制了 Adam 的性能。然后,他们提出将权重衰减与学习率解耦。实验结果表明AdamW 比 Adam(利用动量缩小与 SGD 的差距)有更好的泛化性能,并且对于 AdamW 而言,最优超参数的范围更广。 7.LARS image.png L...
AdamW Adam有很多的优点,但是在很多数据集上的最好效果还是用SGD with Momentum细调出来的。可见Adam的泛化性并不如SGD with Momentum。Decoupled Weight Decay Regularization 提出其中一个重要原因就是 Adam中L2正则化项并不像在SGD中那么有效 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SG...
Hello, do you currently support AdamW optimizer? if Not do you a time estimation for when AdamW or other optimizers will be supported I have trained a custom yolov10 nano and small models. comparing to yolov8 models on the same dataset T...
常用的优化器有SGD, ADAM和ADAMW;而学习率调整器就比较多了,余弦退火,OneCycle还有多阶段衰减啥的。 2、RetinaNet 2.1.优化器简介 在mmdetection中retinanet的优化器包含两部分:优化器:sgd;学习率调整器包含warmup(热身500个iterationo),并在第9轮和第12轮时学习率以指数的形式衰减0.1倍。
AdamW 使用了严谨的 weight decay(非L2正则),即权重衰减不参与一、二动量计算,只在最后的更新公式中使用。其更新公式如下: 优化器对比 & 总结 收敛直观对比 下图描述了在一个曲面上,6种优化器的表现 动图封面 下图在一个存在鞍点的曲面,比较6中优化器的性能表现: ...
AdamW 使用了严谨的 weight decay(非L2正则),即权重衰减不参与一、二动量计算,只在最后的更新公式中使用。其更新公式如下: 优化器对比 & 总结 收敛直观对比 下图描述了在一个曲面上,6种优化器的表现 下图在一个存在鞍点的曲面,比较6中优化器的性能表现: ...
AdamW 想做的最主要是认为 Adam 没有正确使用进行权重衰减。当我们使用 L2 正则化时,会在 loss 后面添加一个权重的平方项: loss=lossorig(θ)+12λθ2loss=lossorig(θ)+12λθ2 添加这个平方项的目的,是对其求导有一个权重衰减的效果,比如我们如果使用的 SGD 则权重更新的表达式为(最后一项是权重衰减): ...