#定义SGD优化器,nesterov=False,其余参数都有效 optimizer = torch.optim.SGD(params=[w], lr=0.1, momentum=0.9, dampening=0.5, weight_decay=0.01, nesterov=False) #进行5次优化 for i in range(5): y = w ** 2 #优化的目标是让w的平方,即y尽可能小 optimizer.zero_grad() #让w的偏导数置零 ...
pytorch用一个优化器提供了SGD、SGD with m和NAG的算法的实现,由于全量和单样本梯度下降几乎不会用到,所以pytorch并不提供相关算法,而且这两种也可以通过改变batch_size的大小来实现。 optimizer = optim.SGD(params, lr=required, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 1. lr:学习率 mome...
weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合。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。
权重衰减(Weight Decay) 常见优化器分析 SGD Adagrad RMSprop Adam AdamW 总结 模型的不同参数设置不同的优化器参数 权重衰减去掉bias和BN 前置 EMA 指数移动平均,EMA(Exponential Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 Nicolas:【炼丹技巧】指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现 核心公式为: yt...
带动量的sgd如下图所示: 一、weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合。在损失函数中,wei...
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 ...
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: - 学习率一般设置为在[0.1, 0.001]之间,根据实际情况适当调节。
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。你可以使用nesterov参数来启用或禁用 Nesterov 动量,例如: optimizer = torch.optim.SGD...
Pytorch学习笔记09---SGD的参数几个重要的参数:学习率 (learning rate)、Weight Decay 权值衰减、Momentum 动量 1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate),控制模型的学习进度: 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...
CLASS torch.optim.SGD(params, lr=<required parameter>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) 参数: params(iterable) – 优化器作用的模型参数。 lr(float) – learning rate,相当于是统一框架中的。 momentum(fl...