优点:Adam结合了动量和RMSprop的优点,自适应学习率,偏差修正,适应性强,计算效率高。 AdamW:权重衰减 🏋️♂️ AdamW是Adam的一种变体,增加了权重衰减项,用于正则化模型。它的核心思想是在更新参数时加入权重衰减项,0 0 发表评论 发表 作者最近动态 逍遥明日又一年 2024-12-06 三步华为下载迪士尼App 嘿,...
UT Austin 和 Meta AI 推出了全新训练策略 ——APOLLO（Approximated Gradient Scaling for Memory Efficient LLM Optimization）。这一创新方法首次实现了以 SGD 级别的内存成本训练大模型，同时保持了 AdamW 的卓越优化性能（已在 LLaMA 7B 的预训练上验证）。文章已经被 MLSys 2025 接受，同时目前 APOLLO 已在 Hugg...
1.优化器:从SGD到Adam到AdamW2024-09-292.浅谈位置编码(RoPE)2024-03-253.激活函数和GLU2024-10-29 收起 1. SGD 随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 输入数据为(x, y)组成的pair,模型参数是WW,随机选择一批样本组成一个batch,输入模型计算loss:L=f(X,Y;W)L=f(X,Y;W),并求出梯度,更新...
在AdamW提出之前,Adam算法已经被广泛应用于深度学习模型训练中。但是人们发现,理论上更优的Adam算法,有时表现并不如SGD momentum好,尤其是在模型泛化性上。 我们知道,L2范数(也叫权重衰减weight decay)有助于提高模型的泛化性能。 但是AdamW的作者证明,Adam算法弱化了L2范数的作用,所以导致了用Adam算法训练出来的模型...
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...
✅AdamW: 进化:AdamW是对Adam的改进,引入了权重衰减机制,直接对权重进行惩罚,而不是在梯度上加正则项,这有助于避免L2正则化与Adam算法中的自适应学习率之间的不良交互。 效果:相比于传统的Adam,AdamW提供了更稳定和一致的性能,特别是在正则化和泛化方面。
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...
极低内存消耗:首次以类 SGD 内存成本完成大模型训练,达到甚至超越 AdamW 的性能。 无需SVD 计算:首次实现仅需轻量级随机投影进行大模型预训练,甚至在 7B 模型上优化速度超越 Adam。 卓越系统性能 3 倍预训练加速:在 8 块 A100 GPU 上,APOLLO 预训练 LLaMA 7B 模型实现了 3 倍的加速。
极低内存消耗:首次以类 SGD 内存成本完成大模型训练,达到甚至超越 AdamW 的性能。 无需SVD 计算:首次实现仅需轻量级随机投影进行大模型预训练,甚至在 7B 模型上优化速度超越 Adam。 卓越系统性能 3 倍预训练加速:在 8 块 A100 GPU 上,APOLLO 预训练 LLaMA 7B 模型实现了 3 倍的加速。 突破规模限制:首次利用...
深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 1.梯度下降算法(优化器) 1.1 原理解释 如果我们定义了一个机器学习模型,比如一个三层的神经网络,那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢?那就需要使用相应的指标来评价它的...