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 ...
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γ和β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支持...
# 使用optim包定义优化器(Optimizer)。Optimizer将会为我们更新模型的权重。 # 这里我们使用Adam优化方法;optim包还包含了许多别的优化算法。 # Adam构造函数的第一个参数告诉优化器应该更新哪些张量。 learning_rate = 1e-4 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) for t in range(...
optimizer.param_groups[0]: 长度为6的字典,包括[‘amsgrad’, ‘params’, ‘lr’, ‘betas’, ‘weight_decay’, ‘eps’]这6个参数; optimizer.param_groups[1]: 好像是表示优化器的状态的一个字典; 六、模型使用优化器方法 模型训练优化器一般方法使用: 大多数optimizer所支持的简化版本。一旦梯度被如bac...
2. Optimizer基本属性 所有Optimizer公有的一些基本属性: lr:learning rate,学习率 eps:学习率最小值,在动态更新学习率时,学习率最小不会小于该值。 weight_decay:权值衰减。相当于对参数进行L2正则化(使模型复杂度尽可能低,防止过拟合),该值可以理解为正则化项的系数。
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...
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...
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 ...
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) ...
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),args.lr,momentum=args.momentum,weight_decay=args.weight_decay)scheduler=ReduceLROnPlateau(optimizer,'min')# min代表希望的目标减少的loss scheduler.step(loss_val)# 设置监听的是loss 另外也可以根据进行的epoch来设置learning rate decay ...