optimizer_grouped_parameters
时间: 2023-05-01 16:06:04 浏览: 51
'b'optimizer_grouped_parameters''是一个PyTorch中优化器的参数设置,用于对模型的不同部分设置不同的学习率和优化器类型。可以根据模型结构和需求将参数分为不同的组,然后为每个组指定一个学习率和优化器类型,以达到更好的优化效果。
相关问题
optimizer_grouped_parameters = [
这段代码定义了一个列表 `optimizer_grouped_parameters`,其中存储了模型中所有需要更新的参数及其对应的优化器超参数。列表中每个元素都是一个字典,包含以下键值对:
- `params`:需要更新的参数,通常是某个层的权重和偏置。
- `lr`:对应的学习率。
- `weight_decay`:权重衰减系数,用于控制权重更新的幅度。
- `betas`:优化器 Adam 的 β1 和 β2 超参数。
这些超参数的具体含义可以参考优化器的文档。
optimizer = BertAdam(optimizer_grouped_parameters, lr=config.learning_rate, warmup=0.05, t_total=len(train_iter) * config.num_epochs)
这是一个使用BertAdam优化器的代码片段,其中optimizer_grouped_parameters是一个包含优化器参数的列表。lr参数指定了学习率,warmup参数指定了学习率的热身步骤比例,t_total参数指定了总的训练步骤数。
BertAdam是一种基于Adam优化器的变种,它通过减小梯度的方差来提高模型的性能。它还使用了一种称为“学习率预热”的技术,以在训练开始时逐渐增加学习率,从而提高模型的稳定性和收敛速度。
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