weight_decay_bias

weight_decay_bias是一种在机器学习中常用的正则化技术，用于减小模型的过拟合风险。在神经网络中，权重衰减（weight decay）是通过在损失函数中添加一个正则化项来实现的。而weight_decay_bias则是对偏置项进行权重衰减。

在神经网络中，每个神经元都有一个偏置项（bias），它用于调整神经元的激活阈值。偏置项可以看作是神经元的自身偏好或者对输入数据的偏见。在训练神经网络时，我们希望模型能够更好地适应训练数据，但过拟合可能导致模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现较差。

为了避免过拟合，我们可以使用正则化技术来约束模型的复杂度。其中一种常见的正则化技术就是权重衰减（weight decay）。权重衰减通过在损失函数中添加一个正则化项，使得模型更倾向于选择较小的权重值。这样可以有效地减小模型的复杂度，降低过拟合的风险。

而weight_decay_bias则是对偏置项进行权重衰减的一种变体。它的作用是在正则化过程中对偏置项进行约束，使得模型更倾向于选择较小的偏置值。通过对偏置项进行权重衰减，可以进一步减小模型的复杂度，提高模型的泛化能力。

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assert(args.solver in ['adam', 'sgd']) print('=> setting {} solver'.format(args.solver)) param_groups = [{'params': model.module.bias_parameters(), 'weight_decay': args.bias_decay}, {'params': model.module.weight_parameters(), 'weight_decay': args.weight_decay}] if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)

这段代码用于选择并配置优化器（optimizer）来优化模型的参数。

首先，使用`assert`语句来确保`args.solver`的值是`'adam'`或`'sgd'`，如果不是，程序会抛出一个AssertionError。

接下来，根据`args.solver`的值选择相应的优化器，并打印出所选择的优化器。代码块中的if-elif条件语句用于根据`solver`的值来选择优化器，分别是Adam和SGD。

然后，根据模型的参数进行分组，并为每个参数组设置权重衰减（weight_decay）。这里使用了`model.module.bias_parameters()`和`model.module.weight_parameters()`来获取模型中的偏置参数和权重参数。

最后，根据选择的优化器和参数组，创建一个优化器对象，并传入学习率（args.lr），以及其他特定于优化器的参数（如Adam的betas或SGD的momentum）。

通过这段代码，可以根据命令行参数（args）选择并配置不同的优化器来训练模型。

no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] coder_named_params = list(model.coder.named_parameters()) for name, param in coder_named_params: if name in {'bert_ebd.word_embeddings.weight', 'bert_ebd.position_embeddings.weight', 'bert_ebd.token_type_embeddings.weight'}: param.requires_grad = False pass optim_params = [{'params': [p for n, p in coder_named_params if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': weight_decay}, {'params': [p for n, p in coder_named_params if any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': 0.0}, ]

这段代码看起来是在设置模型的优化参数。首先，它创建了一个名为`no_decay`的列表，其中包含了不需要进行权重衰减的参数的名称。然后，它获取了模型中编码器（coder）的所有参数，并遍历每个参数。

在遍历过程中，如果参数的名称在`bert_ebd.word_embeddings.weight`、`bert_ebd.position_embeddings.weight`或者`bert_ebd.token_type_embeddings.weight`中，那么将设置该参数的`requires_grad`为False，即不对该参数进行梯度更新。

最后，根据参数名称是否在`no_decay`列表中，将参数分为两个组别：一个组别需要进行权重衰减（有weight_decay），另一个组别不需要进行权重衰减（weight_decay为0.0）。每个组别都有相同的学习率`meta_lr`。

这样就创建了一个优化器参数列表`optim_params`，其中包含了按照上述规则分组的模型参数和对应的学习率、权重衰减。