pytorch中weight_decay参数的设置通常取决于具体任务和模型复杂度,没有一个固定的最优值。 weight_decay是PyTorch优化器中的一个参数,用于实现L2正则化,以控制模型复杂度并防止过拟合。其设置值的大小会直接影响模型的训练效果和泛化能力。 较小值:如果weight_decay设置得较小(如10^-4或更小),正则化的效果会比较...
Pytorch中的weight decay是在优化器中实现的,在优化器中加入参数weight_decay=即可,例如下面的两个随机梯度优化器,一个是没有加入正则项,一个加入了正则项,区别仅仅在于是否设置了参数weight_decay的值: optim_normal = torch.optim.SGD(net_normal.parameters(), lr=lr_init, momentum=0.9) optim_wdecay = tor...
weight_decay=0, nesterov=False) params(可迭代的) -可迭代的参数以优化或 dicts 定义参数组 lr(float) -学习率 momentum(float,可选的) -动量因子(默认值:0) weight_decay(float,可选的) -权重衰减(L2 惩罚)(默认值:0) dampening(float,可选的) -动量阻尼(默认值:0) nesterov(bool,可选的) -启用 ...
for name, layer in net_weight_decay.named_parameters(): writer.add_histogram(name + '_grad_weight_decay', layer.grad, epoch) writer.add_histogram(name + '_data_weight_decay', layer, epoch) # 测试 test_pred_normal, test_pred_wdecay = net_normal(test_x), net_weight_decay(test_x) ...
在PyTorch 中,L2 正则项是在优化器中实现的,在构造优化器时可以传入 weight decay 参数,对应的是公式中的λ。 下面代码对比了没有 weight decay 的优化器和 weight decay 为 0.01 的优化器的训练情况,在线性回归的数据集上进行实验,模型使用 3 层的全连接网络,并使用TensorBoard可视化每层权值的变化情况。代码如...
所以loss.backward()之后再zero_grad，参数的grad变成 0 之后weight_decay才能起作用。
在训练人脸属性网络时,发现在优化器里增加weight_decay=1e-4反而使准确率下降 pytorch论坛里说是因为pytorch对BN层的系数也进行了weight_decay,导致BN层的系数趋近于0,使得BN的结果毫无意义甚至错误 当然也有办法不对BN层进行weight_decay, 详见pytorch forums讨论1 ...
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...
问如何在PyTorch中查看培训过程中的weight_decay损失？ENOptuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架...
weight_decay nesterov 举例(nesterov为False) 第1轮迭代 第2轮迭代 说明 模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数 ,用于更新对应的参数p。通常偏导数 不会直接作用到对应的可学习参数p上,而是通过优化器做一下处理,得到一个新的值 ,处理过程用函数F表示(不同的优化器对应的F的内容不同),即 ...