AdamW 论文中主要就是解决上面提到的问题,解决方法也很简单,既然因为在损失中加了 L2 正则导致的 Weight Decay 有问题。 那么就不在损失里面加 L2 正则,而是一步到位直接在更新时加 Weight Decay 项。 这正是 AdamW 做的优化,只是给...
L2正则化(L2 regularization): 权重衰减(Weight decay): L2正则化和权重衰减是否相等? Adamw是解决了Adam的什么缺陷? 前言: 1.L2正则化(L2 regularization)和权重衰减(Weight decay)是两种常见的避免过拟合的方法。在研究神经网络优化器Adam和Adamw的时候,笔者发现Adamw就是解决了Adam优化器让L2正则化变弱的缺陷。
ML随笔系列之一：缓解过拟合的方法总结2 赞同 · 2 评论文章
我们也工作也设计了一个算法Scheduled Weight Decay来弥补Weight Decay的缺陷,也就是使用Weight Decay的时候,同时可以抑制Gradient Norm。这个方法思想上也很简单——Gradient Norm太大的时候就让Weight Decay强度小一点,Gradient Norm太小的时候就让Weight Decay强度大一点、发挥作用。 如下图所示,我们这个算法AdamS (Adam...
λ是L2正则化系数,用于控制正则项对总损失的贡献程度。 ||w||2是权重向量w的L2范数的平方。 weight _decay本质上是一个L2正则化系数 可以理解为: 加上这个 L2正则化,会限制模型的权重都会趋近于0 理解就是当w趋近 0 时,w平方和 会小, 模型损失也会变小 ...
从数学的角度来看,weight_decay实际上是 L2 正则化的一种表现形式。L2 正则化在原始损失函数的基础上增加了一个与权重平方成正比的项,修改后的损失函数表示为: 其中: 是原始的损失函数。 是正则化参数,对应于weight_decay。 的大小决定了对大权重的惩罚程度。较高的weight_decay值增强了对复杂模型...
weight decay作为比较常用的regularization--L2 norm那个加上的正则项前面的超参数,是用来防止过拟合的。...
实验呈现出一个违背传统认知的现象——Gradient Norm会随着Weight Decay增加而显著增加。 这个现象至少从三个角度来说,都是和传统的理解是不相符的。 优化角度。Large Gradient Norms说明训练算法的收敛性变成很差,因为gradient norm的大小就是收敛性最常见的指标。
深度学习的weightdecay What is weight decay?权值衰减 Weight decay is a regularization technique by adding a small penalty, usually the L2 norm of the weights (all the weights of the model), to the loss function. loss = loss + weight decay parameter * L2 norm of the weights Some people ...
What is weight decay?权值衰减 Weight decay is a regularization technique by adding a small penalty, usually the L2 norm of the weights (all the weights of the model), to the loss function. loss = loss + weight decay parameter * L2 norm of the weights ...