2.1 Adam和AdamW的区别 2.2 PyTorch调用方法 一、Adam 1.1 参数更新方法 Adam 是一种结合了 Momentum动量思想(利用累加历史梯度信息更新梯度,减少震荡,加速通往谷底) 和 RMSProp自适应学习率思想(记录各个参数方向上的梯度的振荡幅度,振荡幅度越大,更新的学习率越小) 的优化器,能在训练初期快速收敛,同时
AdamW——Adam + L2正则 简单来说,AdamW就是Adam优化器加上L2正则,来限制参数值不可太大,这一点属于机器学习入门知识了。以往的L2正则是直接加在损失函数上,比如这样子: 但AdamW稍有不同,如下图所示: 粉色部分,为传统L2正则施加的位置;而AdamW,则将正则加在了绿色位置。至于为何这么做?直接摘录BERT里面的原话...
batch_size设置为5 shuffle=True每一次epoch打乱数据顺序,False代表每次epoch的数据顺序是一样的 num_workers= 2使用2个子进程 每个优化器优化一个神经网络 为了对比每一种优化器, 我们给他们各自创建一个神经网络, 但这个神经网络都来自同一个 Net 形式. #定义4个不同的神经网络,这四个神经网络使用不同的优化器...
虽然PyTorch中的标准优化器如SGD、Adam和AdamW被广泛应用,但它们并非在所有情况下都是最优选择。本文将介绍四种高级优化技术,这些技术在某些任务中可能优于传统方法,特别是在面对复杂优化问题时。 我们将探讨以下算法: 序列最小二乘规划(S...
SGD、SGD + Momentum、Nesterov、Adagrad、RMSProp、Adam、AdamW、LBFGS这几种方法。需要强调的是,虽然说是8种方法,但是实际上都是梯度下降方法的一些局部改进。 由于都已经封装好了,所以在Pytorch里面是可以直接调用。我这里就写一段Pytorch的代码,用8种优化器优化8个一模一样的网络,看看谁收敛更快。数据集就用MNIS...
这篇文章是优化器系列的第二篇,也是最重要的一篇,上一篇文章介绍了几种基础的优化器,这篇文章讲介绍一些用的最多的优化器:Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdam。这些优化器中Adadelta和RMSprop是对上一篇中Adagrad的优化;Adam结合了Momentum 和 RMSprop;Adamax、AdamW、NAdam又是对Adam的改进,可以...
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。
pytorch中adamw的用法 `AdamW`是一个在PyTorch中用于优化模型的算法,它是Adam优化器的一个变种,但是使用了更正的权重衰减。在PyTorch的最新版本中,`AdamW`已经成为了默认的优化器。 以下是`AdamW`的基本用法: ```python import torch import as nn from import AdamW 定义一个简单的模型 model = (10, 10) ...
上图是四种优化器损失函数随着时间的变化情况,SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所...