Adam优化器中的weight_decay参数0.1和0.01分别表示什么

Adam优化器中的weight_decay参数表示L2正则化的强度，用于惩罚模型参数的大小。具体来说，Adam优化器在更新模型参数时会将L2正则化项加入到损失函数中，其中weight_decay参数就是L2正则化项的系数。

当weight_decay参数为0.1时，表示L2正则化项的系数为0.1，即对模型参数的大小进行较强的惩罚，以避免过拟合的出现。而当weight_decay参数为0.01时，表示L2正则化项的系数为0.01，即对模型参数的大小进行较弱的惩罚，以在一定程度上避免过拟合。

需要注意的是，L2正则化项的系数越大，模型参数的大小就越受到惩罚，因此需要根据具体的模型和数据集情况来调整weight_decay参数的大小。

相关问题

adam weight_decay如何设置

Adam优化器的weight_decay参数可以用来控制L2正则化的强度，以防止模型过拟合。一般来说，weight_decay的值越大，正则化的强度就越大，模型的泛化能力也会更好。但是，如果设置得太大，可能会导致模型欠拟合。因此，需要根据具体情况进行调整。一般来说，初始值可以设置为0.01，然后根据实验结果进行调整。

start_time = time.time() model.train() param_optimizer = list(model.named_parameters()) no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] optimizer_grouped_parameters = [ {'params': [p for n, p in param_optimizer if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.01}, {'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.0}] # optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate) optimizer = BertAdam(optimizer_grouped_parameters, lr=config.learning_rate, warmup=0.05, t_total=len(train_iter) * config.num_epochs) total_batch = 0 # 记录进行到多少batch dev_best_loss = float('inf') last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 model.train()

这段代码是用来进行模型训练的。具体来说，它包括了以下步骤：

1. 记录开始时间。
2. 将模型设置为训练模式。
3. 获取模型中的参数。
4. 根据参数名称来设置不同的权重衰减系数。
5. 使用BertAdam优化器来优化模型参数。
6. 记录训练过程中的一些指标，如总批次数、验证集上的最佳loss、上次验证集loss下降的批次数、是否很久没有提升等。
7. 将模型设置为训练模式。