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 ...
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...
model_name="dssm" epoch=2 learning_rate=0.001 batch_size=48 weight_decay=0.00001 device="cpu" save_dir="./result" seed=1024 if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) torch.manual_seed(seed) dg = MatchDataGenerator(x=x_train, y=y_train) model = DSSM(user_features, ...
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 2. Learning rate decay ...
为了了解lr_scheduler,我们先以Adam()为例了解一下优化器(所有optimizers都继承自torch.optim.Optimizer类): 语法: class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) 参数: params(iterable):需要优化的网络参数,传进来的网络参数必须是Iterable(官网...
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...
{'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)。
检查有多少个值被正确预测 创建准确率比,使用正确预测的总和除以节点的总数。 model = GCN(hidden_channels=16) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() def train(): ...
pytorch中实现了L2正则化,也叫做权重衰减,具体实现是在优化器中,参数是 weight_decay(pytorch中的L1正则已经被遗弃了,可以自己实现),一般设置1e-8 梯度消失、梯度爆炸问题 神经网络提升Acc的策略 数据预处理,建立词汇表的过程中可以把词频为1的单词剔除,这也是一个超参数,如果剔除之后发现准确率下降的话,可以尝试以...
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 ...