L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。
FOBOS VS RDA 既然稀疏解是online learning追求的主要目标,因此很多优秀的稀疏优化器应运而生。演化过程:简单截断 -> 梯度截断TG -> FOBOS -> RDA -> FTRL。其中,TG/FOBOS 等算法都是基于随机梯度下降 SGD 算法而来,而正则对偶平均 Regularized Dual Averaging: RDA 算法是基于简单对偶平均法 Simple Dual Averagi...
关注其收敛性的论文也获得了ICLR 2017的Best Paper,在2017年的论文《Fixing Weight Decay Regularization in Adam》中提出了一种新的方法用于修复Adam的权重衰减错误,命名为AdamW。实际上,L2正则化和权重衰减在大部分情况下并不等价,只在SGD优化的情况下是等价的。而大多数框架中对于Adam+L2正则使用的是权重衰减的方...
Code Issues Pull requests Survey on performance between Ada-Hessian vs well-known first-order optimizers on MNIST & CIFAR-10 datasets mnist sgd cifar10 adam adagrad rmsprop adamw adahessian Updated Dec 8, 2021 Python shuying136 / AdamW Star 0 Code Issues Pull requests keras-tensorflow adamw...
实际上,L2正则化和权重衰减在大部分情况下并不等价,只在SGD优化的情况下是等价的。而大多数框架中对于Adam+L2正则使用的是权重衰减的方式,两者不能混为一谈。 先回顾一下Adam优化器的前置知识,并结合源码理解Adam优化器,再来看AdamW与之的不同之处,本文依旧不会有复杂的数学公式,相关实现以python代码的形式展示...
# since that will interact with the m and v parameters in strange ways.## Instead we want ot decay the weights in a manner that doesn't interact# with the m/v parameters. This is equivalent to adding the square# of the weights to the loss with plain (non-momentum) SGD.ifself._do...
# of the weights to the loss with plain (non-momentum) SGD.if self._do_use_weight_decay(param_name):update += self.weight_decay_rate * param update_with_lr = self.learning_rate * update # x += - learning_rate * m / (np.sqrt(v) + eps)next_param = param - update_with_lr ...
Adam算法:momentum + rmsprop AdamW: Adam + 权重衰减。权重衰减就是每次更新参数后,都对参数减去一个很小的值,防止参数过大,用于提高模型的泛化性。 L2正则 VS weight decay 两个出发点不一样,在SGD的时候一样。但是在Adam不一样。