1.1.4 权重衰减 Weight Decay torch.optim.Optimizer优化没有提供 L1 或 L2 正则化方法,但是提供了 Weight Decay 方法,可以实现 L2 正则化的效果。对于随机梯度下降法(SGD),Weight Decay 方法与 L2 正则化方法等价,但是,对于较为复杂的优化方法(比如 Adam)中,二者不完全等价(邱锡鹏,神经网络与深度学习)。 1.2 ...
Optimizer的param_groups是一个list,其中的每个元素都是一组独立的参数,以dict的方式存储。结构如下: -param_groups -0(dict) # 第一组参数 params: # 维护要更新的参数 lr: # 该组参数的学习率 betas: eps: # 该组参数的学习率最小值 weight_decay: # 该组参数的权重衰减系数 amsgrad: -1(dict) # ...
#定义SGD优化器,nesterov=False,其余参数都有效 optimizer = torch.optim.SGD(params=[w], lr=0.1, momentum=0.9, dampening=0.5, weight_decay=0.01, nesterov=False) #进行5次优化 for i in range(5): y = w ** 2 #优化的目标是让w的平方,即y尽可能小 optimizer.zero_grad() #让w的偏导数置零 ...
最终,我们的优化器如下定义即可实现仅weight正则化而bias取消正则化: optimizer = torch.optim.Adam([ {'params': (p for name, p in net.named_parameters() if 'bias' not in name), 'weight_decay': 0.0001}, {'params': (p for name, p in net.named_parameters() if 'bias' in name)} ],...
cuda() optimizer = SGD(dummy_model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) # 定义loss loss_fn = CrossEntropyLoss() # 定义数据 batch_size = 2 data = torch.randn(64, 3, 64, 128).cuda() # 制造假数据shape=64 * 3 * 64 * 128 data_label = torch.randint(0, ...
在torch.optim.Optimizer中直接设置weight_decay, 其将作用于该 optimizer 负责优化的所有可训练参数 (和 Caffe 中SolverParameter.weight_decay的作用类似), 这往往不是所期望的: BatchNorm 层的γγ和ββ就不应该添加正则化项, 卷积层和全连接层的 bias 也往往不用加正则化项. 幸运地是,torch.optim.Optimizer...
1.2 optimizer的属性 defaults:优化器的超参数(存储一些学习率,momentum的值,weight_decay等) state:参数的缓存,如momentum的缓存(使用前几次梯度进行平均) param_groups:管理的参数组, 这是个列表,每一个元素是一个字典,在字典中有key,key里面的值才是我们真正的参数(这个很重要, 进行参数管理) ...
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 ...
在PyTorch中，权重衰减的配置较为独特。PyTorch通过将权重衰减参数设置在优化器（Optimizer）层级进行管理。这意味着，在创建优化器时，可以直接指定weight_decay参数，从而影响由该优化器负责优化的所有可训练参数。这一设置与Caffe中的SolverParameter.weight_decay类似，都对模型的参数进行正则化。然而，在深度...
optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_decay=0.005) lf = lambda x: ((1 + math.cos(x * math.pi / args.epochs)) / 2) * (1 - args.lrf) + args.lrf # cosine scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lamb...