Pytorch中的weight decay是在优化器中实现的,在优化器中加入参数weight_decay=即可,例如下面的两个随机梯度优化器,一个是没有加入正则项,一个加入了正则项,区别仅仅在于是否设置了参数weight_decay的值: optim_normal = torch.optim.SGD(net_normal.parameters(), lr=lr_init, momentum=0.9) optim_wdecay = tor...
net_weight_decay = MLP(neural_num=200) #===step 3/5 优化器 === optim_normal = torch.optim.SGD(net_normal.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optim_wdecay = torch.optim.SGD(net_weight_decay.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=1e-2) #===step 4/5损失函数=== l...
这个逻辑正好和优化器相关,weight_decay正是PyTorch优化器中的weight_decay入参,而整个逻辑正是实现在了PyTorch优化器的step()方法中: if weight_decay != 0: d_p = d_p.add(p, alpha=weight_decay) 也就是说,如果在构造优化器的时候传入了weight_decay参数,那么梯度首先会应用L2 penalty:d_p = d_p +...
Pytorch中缺少优化器参数 在PyTorch中,优化器参数是指在使用优化器进行模型训练时,需要传递给优化器的一些参数。这些参数用于控制优化算法的行为,以及对模型参数进行更新的方式。 常见的优化器参数包括学习率(learning rate)、权重衰减(weight decay)、动量(momentum)、学习率衰减(learning rate decay)等。 学习率(Learni...
1.1 优化器torch.optim.Optimizer类 1.1.1 主要参数 params:需要通过优化器学习(即:优化,或训练)的参数,一般通过model.parameters()传入 每一个模型的一组学习参数被称为一个param_group lr:学习速率,即每一 epoch 模型参数更新的程度 weight_decay:权重衰减 Weight Decay ...
这种把优化器的更新量计算和weight decay解耦开的实现称为AdamW，已经成为各种Transformer模型训练的标配，...
截至目前,PyTorch中有一个潜在的不合理之处,即pytorch优化器中的正则化会将所有可训练参数都进行正则化,而理论上,偏置(bias)是没有必要进行正则化的(反而会限制模型的能力)。以Adam优化器为例,我们在模型的训练开始之前,一般会这样定义优化器: optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, weight_...
(2)weight_decay:用来设置L2正则化系数; (3)nesterov:布尔变量,通常设置为False,控制是否采用NAG这一梯度下降方法,参考《 On the importance of initialization and momentum in deep learning》 Pytorch的十种优化器 1、optim.SGD:随机梯度下降法 2、optim.Adagrad:自适应学习率梯度下降法(对每个可学习参数具有1个...
weight_decay:L2正则化系数 nesterov:是否采用NAG梯度下降方法,布尔变量 常用优化器: optim.SGD:随机梯度下降法 optim.Adagrad:自适应学习率梯度下降法 optim.RMSprop:Adagrad的改进 optim.Adadelta:Adagrad的改进 optim.Adam:RMSprop结合Momentum optim.Adamax:Adam增加学习率上限 ...
PyTorch通过将权重衰减参数设置在优化器（Optimizer）层级进行管理。这意味着，在创建优化器时，可以直接指定weight_decay参数，从而影响由该优化器负责优化的所有可训练参数。这一设置与Caffe中的SolverParameter.weight_decay类似，都对模型的参数进行正则化。然而，在深度学习模型中，并非所有参数都应被正则化...