sgd优化器和adamw

SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种常见的优化器，它是一种基于随机采样的梯度下降算法。与传统的梯度下降算法不同，SGD每次迭代只随机采样一个样本来计算梯度，并根据这个梯度来更新模型参数。由于每次更新仅基于一个样本，因此SGD比传统的梯度下降算法更具有随机性和噪声，使得SGD能够更快地收敛到局部最优解，并且具有较好的泛化性能。

而AdamW（Adam Weight Decay）是Adam优化器的一种改进版本，它在Adam优化器的基础上加入了权重衰减机制。AdamW在Adam优化器中添加了L2正则化项，以避免过拟合问题。AdamW的原理是在Adam优化器中加入一个权重衰减项，将权重衰减和L2正则化结合起来，使得优化器能够同时进行梯度下降和权重衰减操作。

相关问题

adamw优化器与SGD优化器

adamw优化器是一种基于梯度下降算法的优化器，它是Adam优化器与权重衰减（weight decay）的组合。Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，可以根据每个参数的梯度和历史梯度进行学习率的调整，从而更快地收敛到最优解。而权重衰减是一种正则化技术，通过对模型的权重进行惩罚，可以防止过拟合。

相比之下，SGD（Stochastic Gradient Descent）优化器是一种简单的梯度下降算法，每次迭代中只使用一个样本的梯度来更新参数，因此计算速度较快。然而，SGD优化器的学习率通常需要手动调整，并且容易陷入局部最优解。

总结来说，adamw优化器结合了Adam优化器和权重衰减技术，可以更好地平衡学习率的自适应性和正则化效果，从而在训练神经网络模型时取得更好的性能。

mmdetection更改优化器为adamw

要将mmdetection的优化器更改为AdamW，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开配置文件，找到原来的优化器配置。例如，原来的优化器是SGD，学习率为0.02：

optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)

2. 修改优化器的配置，将类型改为AdamW，并设置新的学习率和权重衰减参数。例如，将优化器改为AdamW，学习率为0.0001，权重衰减为0.0001：

optimizer = dict(type='AdamW', lr=0.0001, weight_decay=0.0001)

3. 保存配置文件并重新运行代码，新的优化器配置就会生效了。

请注意，修改优化器只会影响优化器的参数，其他参数不受影响。所以在修改优化器配置时，确保你只修改了需要更改的部分，而不是整个配置文件。