torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) # 随机平均梯度下降D torch.optim.SparseAdam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08) # 稀疏版的 Adam torch.optim.AdamW(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_dec...
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，...
torch.optim.AdamW(params,lr=0.001,betas=(0.9, 0.999),eps=1e-08,weight_decay=0.01,amsgrad=False,*,maximize=False,foreach=None,capturable=False) 功能:Adam的进化版,是目前训练神经网络最快的方式 参数: 参数(可迭代) – 可迭代参数以优化或指示定义参数组 lr(浮点数,可选)– 学习速率(默认值:1e-...
在weight decay参数的设置上,我们设置为对bias、LayerNorm.bias及LayerNorm.weight参数不设置weight decay,而将其他参数的weight decay设置为0.01。 7.2 优化器 我们使用AdamW(Adam + weight decay)作为优化器,AdamW是对传统的Adam + L2 regularization的改进。 7.3 Scheduler 我们使用cosine schedule with warmup调整学...
在weight decay参数的设置上,我们设置为对bias、LayerNorm.bias及LayerNorm.weight参数不设置weight decay,而将其他参数的weight decay设置为0.01。 7.2 优化器 在BiLSTM-CRF模型中,我们使用Adam[5]作为优化器。在BERT模型中,我们使用AdamW[6](Adam + weight decay)作为优化器,AdamW是对传统的Adam + L2 ...
type: AdamW params: lr: 0.001 weight_decay: 0.01 train: batch_size: 32 num_epochs: 10 log_interval: 100 evaluate: batch_size: 64 metric: - accuracy - f1 方案(Recipe) 方案是Torchtune提供的一系列预置的微调流程。每个方案都针对特定的场景和任务,提供了一套优化的实现和最佳实践。用户可以直接使用...
weight_decay:float=0.0, nesterov:bool=False): self.defaults = {"lr": lr,"momentum": momentum,"dampening": dampening,"weight_decay": weight_decay, } self.nesterov = nesterov self.state = torch.jit.annotate(Dict[torch.Tensor,Dict[str, torch.Tensor]], {})#NOTE:we only have one param_...
【暂时不可用】使用AdamW or Adam with correct weight decay: 因为Adam在优化过程中有一个L2正则化参数,但在当前版本的Pytorch中,L2正则化没有根据学习率进行归一化,AdamW论文中提出的Adam修改方案解决了这一问题并证明收敛更快,而且适用于cosine学习率衰减等。
批次大小(Batch size):32(在创建DataLoaders时已设置) 学习率(Learning rate):2e-5 训练轮数(Epochs):4 以下是创建AdamW优化器和学习率调度器的代码: # 注意:AdamW是huggingface库中的一个类(与PyTorch不同),我认为'W'代表'Weight Decay fix' optimizer = AdamW(model.parameters(), ...
lr=Config.learning_rate,weight_decay=Config.weight_decay)criterion=nn.CrossEntropyLoss()scheduler=...