optim.AdamW参数

优化器 AdamW 是 Adam 优化器的一种变体，它引入了一种称为权重衰减的正则化方法。AdamW 与 Adam 的不同之处在于它使用了两种权重衰减的方法，一种是 L2 正则化，另一种是所谓的权重衰减修正方法。

AdamW 的参数包括：

1. lr（float，可选）– 学习率。默认值为1e-3。
2. betas（Tuple[float, float]，可选）– 用于计算梯度及其平方的运行平均值的系数。默认值为(0.9, 0.999)。
3. eps（float，可选）– 数值稳定性的常数。默认值为1e-8。
4. weight_decay（float，可选）– L2 正则化的强度。默认值为0。
5. correct_bias（bool，可选）– 是否对偏置进行纠正。默认值为True。

其中，eps 和 correct_bias 参数通常不需要修改。对于 weight_decay 参数，一般建议设置为一个较小的非零值，以帮助控制模型的过拟合情况。

相关问题

torch.optim.adamw参数设置momentum

torch.optim.AdamW是一种优化器，它是Adam优化器的一个变体。与Adam不同的是，它使用权重衰减而不是L2正则化来防止过拟合，并且采用了一些适当的修正项来解决梯度偏差的问题。AdamW没有单独设置动量参数。相反，它使用指数加权移动平均方法来估计梯度的一阶矩和二阶矩。

如果你仍然想要设置动量参数，可以考虑使用其他优化器，如SGD等。在PyTorch中，可以通过以下方式设置SGD优化器的动量参数：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)

其中，momentum参数设置了动量的值。通常，动量的值设置为0.9，这是一种常用的做法。但是，具体的动量值需要根据具体的应用场景进行调整，可能需要进行一些实验来找到最佳值。

torch.optim.AdamW怎么添加优化参数

`torch.optim.AdamW` 是 Adam 算法的一种变体，并且添加了 L2 正则化的权重衰减（weight decay）项。你可以通过设置 `weight_decay` 参数来控制权重衰减项的大小。

同时，`torch.optim.AdamW` 还有一些其他的可调参数, 如下：

- `lr`：学习率
- `betas`：Adam 算法中的 beta1 和 beta2 参数，通常使用默认值即可
- `eps`：数值稳定性参数，通常使用默认值即可
- `amsgrad`：是否使用 AMSGrad 变体来优化 Adam 算法，默认为 False

下面是一个使用 `torch.optim.AdamW` 的示例，展示如何设置优化参数：

import torch
import torch.optim as optim

params = [torch.randn(3, 4), torch.randn(5, 6)]
optimizer = optim.AdamW(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0.01, amsgrad=False)

在上面的示例中，我们创建了一个包含两个参数的模型，并使用 `torch.optim.AdamW` 作为优化器。我们设置了学习率 `lr=0.001`，beta1 和 beta2 参数 `betas=(0.9, 0.999)`，数值稳定性参数 `eps=1e-08`，权重衰减参数 `weight_decay=0.01`，以及是否使用 AMSGrad 变体 `amsgrad=False`。