θ ← ( 1 − β ) θt−1 − α 其中gtgt为第tt步更新时的梯度,αα为学习率,ββ为权重衰减系数,一般取值比较 小,比如 0.0005。 Code: apache optimzer= torch.optim.SGD(model.parameters(),lr =0.001,weight_decay=0.0005) 动量法
torch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False) 参数: –params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict –lr (float) – 学习率 –momentum (float, 可选) – 动量因子(默认:0,通常设置为0.9,0.8) –weight_decay (float, 可选) – 权重衰减(...
weight_decay = 10 ** np.random.uniform(-8, -4) lr = 10 ** np.random.uniform(-6, -2) # === val_acc_list, train_acc_list = __train(lr, weight_decay) print("val acc:" + str(val_acc_list[-1]) + " | lr:" + str(lr) + ", weight decay:" + str(weight_decay)) ke...
而在Adam的计算中,被减数会除以梯度平方的累积,使得减去项偏小,这导致了Adam无法对权重过大的项做出惩罚。而权重衰减对所有权重采用相同的系数进行更新,越大的权重显然惩罚就越大,所以很多时候Adam的效果反而不如直接使用SGD with Momentum好。 于是adamW中正确引入了Weight Decay的方式,首先设∇ft(xt−1)表示t...
momentum:动量(momentum),加速SGD在相关方向上前进,抑制震荡。常常取值为0.9。若设为0,则为经典的SGD算法。 dampening:阻尼(dampening),用于防止动量的发散(η)。默认值为0。 weight_decay:权重衰减(weight decay),也称权重衰减(weight regularization),用于防止过拟合。默认值为0。
在Ilya Loshchilov & Frank Hutter 的论文Decoupled weight decay regularization中,把Adam中的权重衰减和基于损失的梯度更新解耦(AdamW)。发现在Adam这种自适应学习率算法中L2正则化不像在SGD中有效:L2正则化和Weight Decay并不等价,只有在标准的SGD下可以把两者等价。特别当与自适应梯度相结合时,L2正则化导致具有较...
- L2规范化(或权重衰减:weight decay) 获取小的权重,且使代价函数的值最小。 - dropout(弃权) dropout不修改代价函数,而是修改网络本身。基本思路是:保持输入和输出神经元不变,对于一个mini-batch训练样本,随机删除一半的隐层神经元,然后根据BP+SGD更新权重和偏差;然后基于另一个mini-batch做同样的操作;一直重复...
这可能就是导致Adam跑出来的很多效果相对SGDwithMomentum有偏差的一个原因。Adamwith L2...学习率算法中并不等价,只有在标准SGD的情况下,可以将L2正则和Weight Decay看做一样。特别是,当与自适应梯度相结合时,L2正则化导致具有较大历史参数和/或梯度幅度的权重比使用权重衰减时更小...
v = None # Decay rates self.b1 = b1 self.b2 = b2 def update(self, w, grad_wrt_w): # If not initialized if self.m is None: self.m = np.zeros(np.shape(grad_wrt_w)) self.v = np.zeros(np.shape(grad_wrt_w)) self.m = self.b1 * self.m + (1 - self.b1) * grad_...
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泛化能力较弱。具体来说,在Adam中(上图的算法),权重衰减的梯度是直接加在 g_t 上的,这就导致权重衰减的梯度也会随着g_t去除以分母。当梯度的平方和累...