L2正则化≠Weight Decay，传统的Adam+L2正则化的实现会导致历史梯度范数大的参数受到的正则化惩罚偏小，...
权重衰减(Weight Decay) 常见优化器分析 SGD Adagrad RMSprop Adam AdamW 总结 模型的不同参数设置不同的优化器参数 权重衰减去掉bias和BN 前置 EMA 指数移动平均,EMA(Exponential Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 Nicolas:【炼丹技巧】指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现 核心公式为: yt...
,加在分母上防止除0 5. weight_decay weight_decay的作用是用当前可学习参数p的值修改偏导数,即: ,这里待更新的可学习参数p的偏导数就是g_t weight_decay的作用是L2正则化,和Adam并无直接关系。 6. amsgrad 如果amsgrad为True,则在上述伪代码中的基础上,保留历史最大的 ,记为 ,每次计算都是用最大的 ,否...
optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learing_rate, momentum=0.9,weight_decay=0.01) 1. 2. 其中的weight_decay就是正则化系数,设定为0或者不设定就是无正则化。但这个优化器自带正则化有两个特点,一是只能是L2正则...
AdamW优化器因此成为Transformer模型训练的标准选择，如Llama 2和Baichuan-2等大模型均采用了这种更新策略。简而言之，L2正则化与权重衰减在理论上的等价性需要在不同优化器背景下进行具体分析。对于Adam优化器而言，直接在更新阶段引入权重衰减，避免了与动量机制的相互作用，从而实现了更好的模型泛化性能。
1. 解释weight_decay参数在PyTorch中的作用 在PyTorch中,weight_decay是优化器(如SGD、Adam等)的一个参数,它实现了L2正则化。通过在每次梯度更新时,从权重中减去一个与权重大小成正比的量(乘以weight_decay的值),来逐步减小权重的大小,从而防止模型过度复杂化和过拟合。 2. 分析weight_decay参数的一般设置范围 wei...
之前用的adam优化器一直是这样的: alpha_optim = torch.optim.Adam(model.alphas(), config.alpha_lr, betas=(0.5, 0.999), weight_decay=config.alpha_weight_decay) 没有细想内部参数的问题,但是最近的工作中是要让优化器中的部分参数参与梯度更新,其余部分不更新,由于weight_decay参数的存在,会让model.alphas...
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 ...
📚 Documentation In the current pytorch docs for torch.Adam, the following is written: "Implements Adam algorithm. It has been proposed in Adam: A Method for Stochastic Optimization. The implementation of the L2 penalty follows changes pr...
Pytorch中adam优化器的参数问题 之前⽤的adam优化器⼀直是这样的：alpha_optim = torch.optim.Adam(model.alphas(), config.alpha_lr, betas=(0.5, 0.999),weight_decay=config.alpha_weight_decay)没有细想内部参数的问题，但是最近的⼯作中是要让优化器中的部分参数参与梯度更新，其余部分不更新，由于...