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...
weight_decay:L2正则化系数 nesterov:是否采用NAG 解释(1)params(optimizer属性paramgroups):管理的参数组参数组是1个list,其中的每1个元素是dict,dict中又很多key,这些key中最重要的是 params——其中的value就是管理的参数;(2)weightdecay: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...
torch.optim集成了很多优化器,如SGD,Adadelta,Adam,Adagrad,RMSprop等,这些优化器自带的一个参数weight_decay,用于指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ参数,注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法,你可以查看注释,参数weight_decay 的解析是: weight_decay (float, optional): weight decay (L2 penalty) (de...
for params in optimizer_Adam.param_groups: # 遍历Optimizer中的每一组参数,将该组参数的学习率 * 0.9 params['lr'] *= 0.9 # params['weight_decay'] = 0.5 # 当然也可以修改其他属性 2. torch.optim.lr_scheduler torch.optim.lr_scheduler包中提供了一些类,用于动态修改lr。 torch.optim.lr_scheduler...
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，...
这个在定义优化器的时候可以通过参数 【weight_decay,一般建议0.0005】来设置: 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...
在pytorch 里可以设置 weight decay。torch.optim.Optimizer里, SGD、ASGD 、Adam、RMSprop 等都有weight_decay参数设置: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) 参考: Deep learning basic-weight decay 关于量化训练的一个小tip: weight-decay ...
weight_decay = group['weight_decay'] momentum = group['momentum'] dampening = group['dampening'] nesterov = group['nesterov'] for p in group['params']: if p.grad is None: continue d_p = p.grad.data if weight_decay != 0:
class LayerAdaptiveLR(torch.optim.Adam): def __init__(self, params, lr=1e-3, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=0): super().__init__(params, lr, betas, eps, weight_decay) self.param_groups = sorted(self.param_groups, key=lambda x: id(x['params'][0])) ...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr =0.01, momentum=0.9,weight_decay=1e-5) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr =0.0001) 此外,优化器还支持一种称之为Per-parameter options的操作,就是对每一个参数进行特定的指定,以满足更为细致的要求。做法也很简单,与上面不同的,我们传入的待优...