AdamW算法

2024-06-03 16:44
文章标签 算法 adamw

本文主要是介绍AdamW算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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正则化实现存在一些问题,特别是在实际实现中,L2正则化被融合到了梯度更新中,这可能导致不稳定的权重更新。

AdamW的改进

AdamW通过将权重衰减(weight decay)从梯度更新过程中分离出来,解决了这些问题。具体来说,AdamW将权重衰减直接应用到权重更新步骤中,而不是将其作为损失函数的一部分进行梯度计算。

AdamW算法的公式

AdamW的更新公式与Adam类似,但引入了显式的权重衰减项。以下是AdamW的核心公式:

  1. 偏移修正的动量估计
    m t = β 1 m t − 1 + ( 1 − β 1 ) g t m_t = \beta_1 m_{t-1} + (1 - \beta_1) g_t mt=β1mt1+(1β1)gt v t = β 2 v t − 1 + ( 1 − β 2 ) g t 2 v_t = \beta_2 v_{t-1} + (1 - \beta_2) g_t^2 vt=β2vt1+(1β2)gt2

  2. 偏移修正
    m ^ t = m t 1 − β 1 t \hat{m}_t = \frac{m_t}{1 - \beta_1^t} m^t=1β1tmt v ^ t = v t 1 − β 2 t \hat{v}_t = \frac{v_t}{1 - \beta_2^t} v^t=1β2tvt

  3. 参数更新
    θ t = θ t − 1 − η m ^ t v ^ t + ϵ − η λ θ t − 1 \theta_t = \theta_{t-1} - \eta \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} - \eta \lambda \theta_{t-1} θt=θt1ηv^t +ϵm^tηλθt1

其中:

  • θ t \theta_t θt 是参数。
  • g t g_t gt 是梯度。
  • m t m_t mt v t v_t vt是一阶和二阶动量估计。
  • η \eta η 是学习率。
  • β 1 \beta_1 β1 β 2 \beta_2 β2分别是动量项的指数衰减率。
  • ϵ \epsilon ϵ是防止除零的小常数。
  • λ \lambda λ 是权重衰减系数。

AdamW的优点

  1. 更稳定的权重更新:权重衰减独立于梯度计算,使得权重更新更稳定。
  2. 更好的正则化效果:权重衰减可以更有效地防止模型过拟合。
  3. 适用于广泛的模型:AdamW在各种深度学习模型中表现优异,尤其是在大规模神经网络中。

实现AdamW算法

以下是使用PyTorch实现AdamW优化器的示例代码:

import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset# 定义数据集和数据加载器
data = torch.randn(1000, 10)  # 假设有1000个样本,每个样本有10个特征
labels = torch.randint(0, 2, (1000,))  # 假设二分类任务
dataset = TensorDataset(data, labels)
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 2)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()# 创建AdamW优化器
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)# 训练循环
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):for batch_data, batch_labels in data_loader:optimizer.zero_grad()outputs = model(batch_data)loss = criterion(outputs, batch_labels)loss.backward()optimizer.step()# 打印每个epoch的损失print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}')

总结

AdamW优化器通过将权重衰减从梯度更新过程中分离出来,提供了更稳定和有效的正则化方法。它在许多深度学习应用中表现优异,成为现代神经网络训练的标准选择之一。

这篇关于AdamW算法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1027541

相关文章

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

dp算法练习题【8】

不同二叉搜索树 96. 不同的二叉搜索树 给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 示例 1: 输入:n = 3输出:5 示例 2: 输入:n = 1输出:1 class Solution {public int numTrees(int n) {int[] dp = new int

Codeforces Round #240 (Div. 2) E分治算法探究1

Codeforces Round #240 (Div. 2) E  http://codeforces.com/contest/415/problem/E 2^n个数,每次操作将其分成2^q份,对于每一份内部的数进行翻转(逆序),每次操作完后输出操作后新序列的逆序对数。 图一:  划分子问题。 图二: 分而治之,=>  合并 。 图三: 回溯: