二、Momentum 标准动量优化算法 使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD),主要思想是引入一个积攒历史梯度信息动量来加速SGD。 Momentum主要解决SGD的两个问题:一是随机梯度的方法(引入的噪声);二是Hessian矩阵病态问题(可以理解为SGD在收敛过程中和正确梯度相比来回摆动比较大的问题)。 简单理解:由于当...
这是SGD优化器的一个关键参数。 momentum(float, optional):动量因子 (default: 0)。该参数加速了SGD在相关方向上的收敛,并抑制了震荡。 dampening(float, optional):动量的抑制因子 (default: 0)。增加此值可以减少动量的影响。在实际应用中,这个参数的使用较少。 weight_decay(float, optional):权重衰减 (L2 ...
4.权重衰减(weight decay) 正则化技术包括: 1)L1正则化,鼓励产生稀疏的权重; 2)L2正则化,鼓励产生小而分散的权重。 权重衰减(weight deacy),属于一种L2正则化技术。
在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大。 二、momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD,其表达式为 w=w-alph*f'(x)(梯度...
2. momentum (float, 可选): 动量因子(默认值: 0) 3. weight_decay (float, 可选): 权重衰减(L2惩罚的强度)(默认值: 0) 4. dampening (float, 可选): 动量的阻尼因子,防止震荡(默认值: 0) 5. nesterov (bool, 可选): 用于启用Nesterov动量(默认值: False) 关于这些参数的一些经验值: - 学习率...
和加入正则类似,但不同的是它加入的是weight decay。Huging Face的预训练模型广泛应用了AdamW作为优化器,需要重点掌握。 4.12 优化总结 总结下来,SGDM和Adam两大阵营的各种优化后的optimizer如下 optimizer优化主要有三种方法 让模型探索更多的可能,包括dropout、加入Gradient noise、样本shuffle等 ...
你可以使用weight_decay参数来设置权重衰减,例如: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001) Nesterov 动量(Nesterov Momentum):Nesterov 动量是传统动量的一种变体。在更新权重之前,它会先计算传统的动量值,然后再根据这个动量值进行权重更新。默认情况下,Nesterov 动量为False。
学习率(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是一个好主意(使用低学习率),以确保我们不会错过任何局部最小值;但也有可能意味着我,将耗费很久的时间来收敛——特别是当我们陷入平坦区(plateau region)的时候...
下表列举了自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV),推荐系统(Recommendation System,RS),强化学习(Reinforcement Learning,RL)这四个方向的主流模型使用优化器的情况,可以看出在NLP领域AdamW(AdamWeightDecayOptimizer)使用比较普遍,CV领域SGD和momentum使用比较普遍,推荐领域比较杂,强化学习领域Adam使用比较普遍。
torch.optim.SGD(params, lr, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 梯度计算是调用backward函数计算的,backward函数是通过损失值tensor调用的,损失值的计算和样本集的选取相关,要看计算损失值用的是多少样本,一般就是一个batch了。 SGD with Momentum 加速SGD,并且能抑制震荡。也就是加入惯性...