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。

相关问题

mmdetection 优化器

MMDetection是一个开源的目标检测工具箱，它基于PyTorch实现。在MMDetection中，可以使用不同的优化器来训练模型。

MMDetection支持常见的优化器，包括SGD（随机梯度下降）、Adam和AdamW。这些优化器都有其特定的优点和适用场景。

SGD是最常用的优化器之一，它通过计算模型参数的梯度并根据学习率进行更新。SGD的优点是简单易用，但在训练过程中可能会出现震荡现象。

Adam是一种基于梯度的优化器，它结合了Adagrad和RMSprop的优点。Adam具有自适应学习率的特性，并且对于稀疏梯度和大型参数空间的模型效果较好。

AdamW是Adam优化器的一个改进版本，它在解决权重衰减的问题上更加有效。AdamW可以防止权重衰减过多，从而更好地保持模型的稳定性。

在MMDetection中，你可以根据自己的需求选择合适的优化器，并结合其他超参数进行调优，以获得更好的训练结果。

mmdetection adamw

在MMDetection框架中，AdamW是一种优化器。AdamW是Adam优化算法的一种改进版，用于更新模型的参数以优化损失函数。AdamW的优化器参数和Adam类似，但在参数更新的步骤上有所不同。AdamW通过在参数更新时引入权重衰减（weight decay）来减少过拟合的风险。权重衰减是一种正则化技术，通过对参数的更新项添加一个额外的惩罚项来降低过拟合的可能性。

在MMDetection中，我们可以通过修改配置文件来选择使用AdamW优化器。具体而言，可以在配置文件中的`optimizer`字段中指定`type`为`AdamW`，然后设置相应的优化器参数，如学习率（`lr`）、权重衰减（`weight_decay`）等。通过这样的配置，我们可以使用AdamW优化器来训练我们的模型。

提供了MMDetection框架的入门教程，可以参考其中的内容来了解更多关于MMDetection的细节和使用方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MMDetection框架入门教程（完全版）](https://blog.csdn.net/qq_16137569/article/details/121316235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]