详细介绍“AdamW"优化算法
时间: 2023-04-08 21:02:11 浏览: 112
AdamW 是一种基于 Adam 优化算法的改进版,它在 Adam 的基础上加入了权重衰减(weight decay)的概念,以解决 Adam 在训练深度神经网络时可能出现的过拟合问题。AdamW 的核心思想是将权重衰减的计算与梯度更新的计算分开进行,从而避免了权重衰减对梯度更新的影响。具体来说,AdamW 在计算梯度更新时,将权重衰减的项加入到梯度中,而不是在更新后再对权重进行衰减。这样可以有效地控制权重的大小,避免过拟合。AdamW 在训练深度神经网络时表现出了很好的性能,被广泛应用于各种深度学习任务中。
相关问题
adamw优化器matlab实现
AdamW是一种优化算法,它是Adam优化算法的一种变体,主要用于深度学习模型的参数优化。AdamW的核心思想是在Adam算法的基础上引入了权重衰减(weight decay)的概念,以解决Adam算法在一些情况下可能导致模型过拟合的问题。
在Matlab中实现AdamW优化器,可以按照以下步骤进行:
1. 初始化参数:设置学习率(learning rate)、权重衰减系数(weight decay coefficient)、动量参数(momentum)等。
2. 定义模型:根据具体的任务和模型结构,定义网络模型。
3. 准备数据:加载训练数据和标签,并进行预处理。
4. 定义损失函数:根据任务类型选择适当的损失函数,如交叉熵损失函数。
5. 定义权重衰减:为每个需要进行权重衰减的参数设置相应的权重衰减系数。
6. 迭代更新参数:使用AdamW算法更新网络参数。具体步骤如下:
- 计算梯度:通过前向传播和反向传播计算网络参数的梯度。
- 更新动量:根据动量参数更新动量。
- 更新一阶矩估计:根据一阶矩估计(均值)更新参数。
- 更新二阶矩估计:根据二阶矩估计(方差)更新参数。
- 更新权重衰减:根据权重衰减系数对需要进行权重衰减的参数进行更新。
- 更新参数:根据以上步骤计算得到的更新量,更新网络参数。
7. 重复步骤6,直到达到预设的迭代次数或达到停止条件。
采用adamw优化器
采用AdamW优化器是为了加速神经网络模型的收敛过程,并进一步优化识别结果。AdamW是一种使用了权重衰减的Adam优化算法。在AdamW中,权重衰减(Weight Decay)是在优化器之前进行的,通过在损失函数的梯度计算中引入权重衰减项来减少参数的值。此外,AdamW还利用了梯度修正参数来更新参数的值。
在使用AdamW优化器时,我们需要在训练循环中适当的位置进行权重衰减的计算。具体而言,我们需要调用loss.backward()函数来计算梯度,并在此之后执行权重衰减操作,最后再调用optimizer.step()来更新参数的值。通过这样的方式,我们可以有效地使用AdamW优化器来加速模型的训练过程,提高识别率,并减少网络的计算时间。
引用参考:
引用: 当然,最优化器应该设定 wd=0,否则它还会做一些 L2正则化,这也是我们不希望看到的。现在在权重衰减的位置中,我们可以在所有参数上写一个循环语句,并依次采用权重衰减的更新。而我们的参数应该存储在优化器的字典 param_groups 中,所以这个循环应该表示为如下语句: loss.backward() forgroupinoptimizer.param_groups(): forparamingroup['params']: param.data=param.data.add(-wd*group['lr'],param.data) optimizer.step()
引用: 以下简要地概述了 fastai 是如何实现 AdamW 的。在优化器中的阶梯函数,我们只需要使用梯度修正参数,根本不使用参数本身的值(除了权重衰减,我们将在外部处理它)。然后我们可以在最优化器之前通简单的实现权重衰减,但这仍需要在计算梯度后才能完成,否则它就会影响梯度的值。所以在训练循环中,我们必须确定计算权重衰减的位置。 loss.backward() #Dotheweightdecayhere! optimizer.step()
引用: 最后,为了进一步优化识别结果,采用AdamW(Adam with Weight decay)优化方法使网络模型加速收敛。在RaFD、BU-3DFE和Fer2013表情库上的实验表明,该方法具有较高的识别率,且减少网络计算时间。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)