adam weight_decay如何设置
时间: 2023-04-26 14:00:16 浏览: 496
Adam优化器的weight_decay参数可以用来控制L2正则化的强度,以防止模型过拟合。一般来说,weight_decay的值越大,正则化的强度就越大,模型的泛化能力也会更好。但是,如果设置得太大,可能会导致模型欠拟合。因此,需要根据具体情况进行调整。一般来说,初始值可以设置为0.01,然后根据实验结果进行调整。
相关问题
adam weight_decay取值
### 回答1:
Adam优化器中的weight_decay取值是用来控制L2正则化的强度,一般取值在.到.1之间。它可以帮助防止过拟合,提高模型的泛化能力。但是,如果设置过大,可能会导致模型欠拟合。因此,需要根据具体情况进行调整。
### 回答2:
Adam是一种常用的优化算法,其中的weight_decay参数是用来控制权重正则化的参数。正则化是防止模型过拟合的常用方法,有助于提高模型泛化能力,即在训练好的模型用于新数据时仍然能够有良好的性能表现。
Adam算法中的weight_decay参数可以取值为一个非负实数,其作用是在计算权重更新时将正则化项加入到目标函数中。权重更新的公式如下:
$$ g_t = \nabla_{\theta}J(\theta_{t-1}) $$
$$ m_t = \beta_1m_{t-1} + (1-\beta_1)g_t $$
$$ v_t = \beta_2v_{t-1} + (1-\beta_2)g_t^2 $$
$$ \hat{m}_t = \frac{m_t}{1-\beta_1^t} $$
$$ \hat{v}_t = \frac{v_t}{1-\beta_2^t} $$
$$ \theta_t = \theta_{t-1} - \eta \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon} - \lambda \eta \theta_{t-1}$$
其中$\eta$表示学习率,$\beta_1$和$\beta_2$是用来控制历史梯度加权平均的参数,$\epsilon$是为了数值稳定而添加的小常数。$\lambda$是weight_decay参数。
当weight_decay为0时,表示不进行权重正则化。当weight_decay为一个正值时,权重更新中会添加一个L2正则化项,即$\lambda \eta \theta_{t-1}$,其中$\lambda$即为weight_decay参数的值。L2正则化的作用是使得权重的数值变得更小,从而避免过拟合。
在实际应用中,weight_decay的值需要进行调整,一般可以通过交叉验证等方式进行确定。较小的weight_decay值可以提高模型的泛化能力,但可能会降低模型的训练速度,而较大的weight_decay值则可能会过度限制模型的表达能力,影响模型的性能。因此需要根据具体问题进行选择和调整。
### 回答3:
Adam优化算法是机器学习中常用的一种优化算法,它结合了多个概念,如动量梯度下降和学习率适应性等,同时也需要调整一些超参数,如学习率、权重衰减等来提高性能。
其中,Adam算法中的权重衰减参数(Weight Decay)控制了模型中的参数更新的速度,它可以防止过拟合现象的发生。在Adam算法中,权重衰减参数通常的取值范围为0.0001-0.1之间。
当Weight Decay取值较小(如0.0001),则意味着正则化项对损失函数的影响较小,模型将更倾向于拟合训练数据。当Weight Decay取值较大(如0.1),则意味着正则化项对损失函数的影响较大,模型会更倾向于选择简单的模型来避免过拟合。
通常情况下,Adam算法中的权重衰减参数需要根据具体情况进行调节,可以通过实验来选择一个较为合适的取值,以使模型具有更好的泛化能力和预测性能。在调优的过程中,可以使用网格搜索或随机搜索等方法来确定最优的超参数取值,以达到最佳的性能。
if args.optim == 'adam': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'sgd': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adamw': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) elif args.optim == 'adam_lars': optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'sgd_lars': optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr_init, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001) elif args.optim == 'adamw_lars': optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr = args.lr_init, weight_decay=args.weight_decay) optimizer = LARC(optimizer=optimizer, eps=1e-8, trust_coefficient=0.001)
这段代码是用于选择优化器的,根据 `args.optim` 的不同值,选择使用不同的优化器进行模型参数的更新。目前支持的优化器包括 Adam、SGD、AdamW,以及带有 LARS(Layer-wise Adaptive Rate Scaling)优化器的 Adam、SGD、AdamW。其中,Adam、SGD、AdamW 是常用的优化器,LARS 是一种针对深度神经网络的优化方法,它针对每一层的学习率做出不同的调整,以加速训练过程并提高模型性能。在代码中,`model.parameters()` 表示要对模型的所有参数进行优化。