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...
左边的是不带正则化得模型参数得分布情况,我们可以看到从迭代开始到结束整个权值得分布都没有什么变化,右边是加入了weight decay得分布,可以看到整个衰减得趋势,这说明L2正则起作用了,使得迭代过程中权重在不断得缩减,以至于模型不会过于复杂产生过拟合。 那么这个L2正则是怎么实现得呢?我们再通过调试得方式看看背后得...
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) test_pred_normal, test_pred_wdecay = net_normal(test_x), net_weight_decay(test_x) # 绘图 ...
weight_decay的作用是用当前可学习参数p的值修改偏导数,即: ,这里待更新的可学习参数p的偏导数就是 。然后再使用上述公式 ,计算得到 。 nesterov 对应的文献还没看,从pytorch源码来看,当nesterov为False时,使用上述公式 和 计算得到 。当nesterov为True时,在上述得到的 的基础上,最终的 ,即又使用了一次momentum和...
1. Weight decay Weight decay 是一种正则化方法,大概意思就是在做梯度下降之前,当前模型的 weight 做一定程度的 decay。上面这个就相当于...
(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支持为不同的可训练参数设置不同的 weight_decay (params支持 dict 类型), 于是问题转化为如何将...
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，在深度学习模型中，并非所有参数都应被正则化...
weight_decay:L2正则化系数 nesterov:是否采用NAG 解释 (1)params(optimizer属性param_groups):管理的参数组参数组是1个list,其中的每1个元素是dict,dict中又很多key,这些key中最重要的是params——其中的value就是管理的参数; (2)weight_decay:用来设置L2正则化系数; ...
直接在参数更新的时候用weight decay（第12行绿色部分），保证weight decay对所有参数“一视同仁”，不...
weight_decay:L2正则化系数 nesterov:是否采用NAG梯度下降方法,布尔变量 常用优化器: optim.SGD:随机梯度下降法 optim.Adagrad:自适应学习率梯度下降法 optim.RMSprop:Adagrad的改进 optim.Adadelta:Adagrad的改进 optim.Adam:RMSprop结合Momentum optim.Adamax:Adam增加学习率上限 ...