这个结论来自于经典的AdamW论文Decoupled Weight Decay Regularization，原因不难从下图的看出（第6行的紫色...
因而,AdamW选择将L2正则项加在了Adam的m和v等参数被计算完之后、在与学习率lr相乘之前,所以这也表明了weight_decay和L2正则虽目的一致、公式一致,但用法还是不同,二者有着明显的差别。以BERT中的AdamW代码为例,具体是怎么做的一望便知: step_size = group['lr'] if group['correct_bias']: # No bias cor...
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...
weight_decay: 权重衰减系数,通常需要进行调试 amsgrad: 一个布尔值,表示是否使用AMSGrad变种 设置AdamW的示例 在构建深度学习模型时,我们通常会创建一个模型类,然后在训练过程中初始化优化器。以下是一个简单的模型和使用AdamW优化器的示例代码。 # 定义一个简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self...
传统Adam优化器在更新参数时，需要考虑历史梯度信息。引入L2正则化后，虽然理论上等价，但在实际操作中，历史梯度范数大的参数受到的正则化惩罚较小，导致Adam优化后的模型泛化性能不如使用SGD结合动量优化的模型。这一现象源于L2正则化项在梯度计算过程中的特殊处理。AdamW论文提出了解决方案，即解耦L2正则化...
本期code: https://github.com/chunhuizhang/llm_aigc/blob/main/tutorials/nn_basics/optimizer/adadelta_adam.ipynb https://github.com/chunhuizhang/llm_aigc/blob/main/tutorials/nn_basics/optimizer/l2_reg_weight_decay_adaw.ipynb 知识前沿派对 科技 计算机技术 deepspeed L2正则 weight decay Optimizer ...
[pytorch optim] Adam 与 AdamW,L2 reg 与 weight decay,deepseed 10:53 [pytorch optim] pytorch 作为一个通用优化问题求解器(目标函数、决策变量) 08:55 [lora 番外] LoRA merge 与 SVD(矩阵奇异值分解) 06:45 [概率 & 统计] KL 散度(KL div)forward vs. reverse 11:03 [矩阵微分] 标量/矢量...
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_...
# Set _no_weight_decay attribute on biasself.out_proj.bias._no_weight_decay = True # Initialize bias to a small constant valuenn.init.constant_(self.out_proj.bias, 1.0) self.S6 = S6(seq_len, 2*d_model, state_size, device)
在上面的代码中,`AdamW`的第一个参数是一个迭代器,它应该包含你想要优化的所有参数。第二个参数是学习率,你可以根据需要调整它。`AdamW`的其他参数(例如`beta1`和`beta2`)默认为PyTorch的默认值(和)。 注意,如果你使用``,你需要在优化器实例化时传递`weight_decay`参数来指定权重衰减。例如: ```python opti...