adamw优化器与SGD优化器
时间: 2023-11-09 07:45:47 浏览: 55
adamw优化器是一种基于梯度下降算法的优化器,它是Adam优化器与权重衰减(weight decay)的组合。Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法,可以根据每个参数的梯度和历史梯度进行学习率的调整,从而更快地收敛到最优解。而权重衰减是一种正则化技术,通过对模型的权重进行惩罚,可以防止过拟合。
相比之下,SGD(Stochastic Gradient Descent)优化器是一种简单的梯度下降算法,每次迭代中只使用一个样本的梯度来更新参数,因此计算速度较快。然而,SGD优化器的学习率通常需要手动调整,并且容易陷入局部最优解。
总结来说,adamw优化器结合了Adam优化器和权重衰减技术,可以更好地平衡学习率的自适应性和正则化效果,从而在训练神经网络模型时取得更好的性能。
相关问题
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。
yolov5使用优化器
YOLOv5使用的优化器是AdamW。AdamW是一种基于Adam优化器的变体,它对权重衰减进行了修正,以便更有效地优化模型。在YOLOv5中,AdamW优化器的超参数可以通过训练脚本中的`--optimizer`参数进行配置。例如,可以使用以下命令将AdamW优化器与默认超参数一起用于训练:
```
python train.py --optimizer adamw
```
此外,YOLOv5还提供了其他优化器选项,如SGD和Ranger等。你可以在训练脚本中找到更多关于优化器的配置选项,并根据自己的需求选择合适的优化器。