AdamW算法是优化算法Adam的一个变体，它在深度学习中广泛应用。AdamW的主要改进在于它正则化方法的改变，即通过权重衰减（weight decay）而不是L2正则化，来控制模型参数的大小，从而提升了训练的稳定性和效果。 AdamW算法的背景 Adam优化器结合了动量（Momentum）和RMSProp的优点，能够在各种神经网络结构中实现高效的训练。然而，Adam算法中的L2正则化实现存在

Pytorch常用的函数(八)常见优化器SGD,Adagrad,RMSprop,Adam,AdamW总结 在深度学习中，优化器的目标是通过调整模型的参数，最小化（或最大化）一个损失函数。 优化器使用梯度下降等迭代方法来更新模型的参数，以使损失函数达到最优或接近最优。 如下图，优化算法可分为一阶算法和二阶算法，常用的是一阶算法，今天主要介绍下一阶优化相关的优化器。 1 SGD优化

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）SGD 经典的梯度下降法每次对模型参数更新时，需要遍历所有的训练数据。随机梯度下降法用单个训练样本的损失来近似平均损失。 θ t + 1 = θ t − η g t ( 公式 1 ) \theta_{t+1} = \theta_{t}-\eta g_t (公式1) θt+1​=θt​−ηgt​(公式1) 小批量梯度下降法（

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入AdamW优化器，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步

1 致谢 感谢赵老师的讲授！ 2 前言 今天在学习Pytorch~记得Johnson助教好像讲过有一个优化算法最好用的，不过忘了是哪一个了，然后就回顾了一下赵老师讲课的视频； 3 最常用的Optimizer算法是Adam方法 最常用的Optimization算法是Adam方法； （我在Wider Face数据集上用过一次Adam方法，不过用了一下感觉效果不是很好； 后来赵老师在课上讲

title: SGD && Adam && Adamw的C语言实现以及对比总结 date: 2023-03-08 17:08:50 tags: SGD && Adam && Adamw的C语言实现以及对比总结 文章目录 title: SGD && Adam && Adamw的C语言实现以及对比总结 date: 2023-03-08 17:08:50 tags: SGD && Adam

AdamW 是 Adam 优化器加上 L2 正则，这样可限制参数值不可太大，之前的 L2 正则是直接加在损失函数上，Loss = Loss + 1/2 * λ ∑θ^2；Adamw 即 Adam + weight decate ，效果与 Adam + L2 正则化相同，但是计算效率更高，之前的 L2 正则化需要在 loss 中加入正则项再算梯度，反向传播，AdamW 直接将正则项的

DECOUPLED WEIGHT DECAY REGULARIZATION解耦权值衰减正则化 摘要 L2正则化和权值衰减正则化对于标准随机梯度下降是等价的(当按学习率重新调整时)，但是在自适应梯度算法的情况下确并非如此，如Adam。虽然这些算法的通用实现采用L2正则化(通常称它为“权值衰减”，这可能是由于我们暴露的不等量性造成的误导)，我们提出了一个简单的修正，通过将权重衰减与采用损失函数的优