在optimizer中,weight_decay参数如何调试

时间: 2024-01-08 22:04:05 浏览: 30
Weight decay是一种正则化方法,它通过对权重进行惩罚来减少模型的过拟合。一般情况下,weight decay的值应该根据数据集和模型的复杂度来调整,如果模型比较复杂,那么可以适当增大weight decay的值,如果数据集比较小,那么可以适当减小weight decay的值。需要注意的是,过大或过小的weight decay都会影响模型的性能,所以需要经过实验来确定最佳的weight decay值。
相关问题

Unexpected keyword argument passed to optimizer: weight_decay

这个错误通常是因为你在使用的优化器中传递了一个不被支持的参数。在 PyTorch 中,有些优化器(如 AdamW)支持 weight_decay 参数,而有些优化器(如 Adam)不支持。因此,如果你在使用 Adam 优化器时尝试传递 weight_decay 参数,就会出现这个错误。 解决方法是检查你正在使用的优化器是否支持 weight_decay 参数,如果不支持,则需要使用另一种支持该参数的优化器。如果你确信你使用的优化器支持 weight_decay 参数,那么可以检查一下你的代码是否正确传递了该参数。

optimizer.add_param_group({'params': g1, 'weight_decay': hyp['weight_decay']}) # add g1 with weight_decay optimizer.add_param_group({'params': g2}) # add g2 (biases) LOGGER.info(f"{colorstr('optimizer:')} {type(optimizer).__name__} with parameter groups " f"{len(g0)} weight, {len(g1)} weight (no decay), {len(g2)} bias") del g0, g1, g2

这段代码中的optimizer.add_param_group()是什么意思? optimizer.add_param_group()是PyTorch优化器的一个方法,用于向现有的优化器中添加新的参数组。在这段代码中,分别向优化器中添加了g1和g2两个参数组。 对于g1这个参数组,使用了weight_decay超参数进行权重衰减。为了更好地控制模型的训练过程,提高模型的性能,通常需要对模型的权重进行正则化,以防止过拟合。而weight_decay就是一种常用的权重正则化技术,它在模型优化过程中对权重进行惩罚,使得模型更加平滑,防止出现过拟合现象。 对于g2这个参数组,没有使用weight_decay超参数。因为偏置(bias)参数在深度学习中通常数量较少,而且不容易出现过拟合问题,所以通常不需要进行正则化处理。 最后,LOGGER.info()用于记录日志信息,输出当前使用的优化器类型以及参数组的数量。del语句用于删除之前定义的参数组变量,释放内存空间。

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