一个常见的、较为保守的weight_decay设置是1e-4或5e-4。这些值在大多数情况下都能提供不错的正则化效果,同时不会过分抑制模型的学习能力。然而,具体的设置值应该根据模型的复杂性和训练数据的特性来确定。 示例代码 在PyTorch中设置weight_decay的示例代码如下: python import torch import torch.optim as optim ...
在PyTorch 中, 模块 (nn.Module) 和参数 (nn.Parameter) 的定义没有暴露与 weight decay 设置相关的 argument, 它把 weight decay 的设置放到了torch.optim.Optimizer(严格地说, 是torch.optim.Optimizer的子类, 下同) 中. 在torch.optim.Optimizer中直接设置weight_decay, 其将作用于该 optimizer 负责优化的所...
1.3 L2正则项——weight_decay 从直观上讲,L2正则化(weight_decay)使得训练的模型在兼顾最小化分类(或其他目标)的Loss的同时,使得权重w尽可能地小,从而将权重约束在一定范围内,减小模型复杂度;同时,如果将w约束在一定范围内,也能够有效防止梯度爆炸。 L2 Regularization = weight decay(权值衰减) 第一个wi+1为...
{'params': net.layer.weight, 'weight_decay': 0.0001}, {'params': net.layer.bias} ], lr=0.01) 1. 2. 3. 4. 如上指定了可学习参数net.layer.bias(这是网络中的一个偏置参数)的学习率lr为0.01,weight_decay为0(也就是没有正则化项)。 对于非常简单的模型,我们可以手动把可学习参数写成如上代码...
在 Fashion-MNIST 的情况下,我们有 70,000 个实例,通常称为数据集的长度。 图1.1 – 数据集实例的概念 除了数据集实例的概念外,我们还有数据集样本的概念。一个样本定义为一组实例,如图1**.2所示。通常,训练过程执行的是样本而不仅仅是单个数据集实例。训练过程之所以采用样本而不是单个实例,与训练算法的工作...
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 ...
ignored_params=list(map(id,net.fc3.parameters()))base_params=filter(lambdap:id§notinignored_params,net.parameters())optimizer=optim.SGD([{‘params’:base_params},{‘params’:net.fc3.parameters(),‘lr’:0.001*100}],0.001,momentum=0.9,weight_decay=1e-4)lambda1=lambdaepoch:epoch//3lambda...
weight_decay:L2正则化系数 nesterov:是否采用NAG nn.Sequential(参数) 按顺序包装一组网络层 顺序性:各网络层之间严格按照顺序构建 自带forward():自带的forward里,通过for循环依次执行前向传播运算 微卡智享 卷积层网络 上图中,我们将上一篇里ministmodel.py改为为train.py了,因为整个是训练文件,这样标识还比较清晰...
在模型的训练上,我们采用的策略是:设置初始学习率为0.1,每当经过10个epoch训练的验证集损失没有下降时,学习率变为原来的0.5,共训练250个epoch。在训练中,我们的batch_size大小为128,优化器为SGD: optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=lr,momentum=0.9,weight_decay=5e-4) ...
在Caffe和TensorFlow中，权重衰减通常与优化器设置相关联。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....