How does SGD weight_decay work?

最新推荐文章于 2024-02-05 13:37:56 发布
原创 最新推荐文章于 2024-02-05 13:37:56 发布 · 418 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了PyTorch中随机梯度下降(SGD)的权重衰减功能如何工作，解释了权重衰减参数在训练神经网络过程中的作用，以及它如何帮助减少过拟合，提高模型泛化能力。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

torch.optim.SGD参数详解（除nesterov）
LJR的博客
01-22 3万+
torch pytorch SGD 参数 详解 weight_decay 权重衰退 权重衰退与学习率的区别 weight_decay和learning_rate的区别 动量 momentum
Accurate Semantic Image Segmentation Using Attention Mechanism
AI天才研究院
10-09 875
作者：禅与计算机程序设计艺术Semantic image segmentation (SIs) is one of the most challenging tasks in computer vision and medical imaging fields due to its high variability and complexity of realistic scenes with complex structures and textures. In this paper, we presen
深度学习通用策略：SGD, weight decay, momentum, normalization含义理解
BigCowPeking
04-05 1万+
1. weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响，若weight decay很大，则复杂的模型损失函数的值也就大。2. mome...
深度学习笔记——sgd与adam与weight decay
phily123的博客
02-26 3156
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 sgd与动量无关 sgdm引入了一阶动量 adam引入了一阶动量与二阶动量 https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80867468 权重衰减作用于L2正则化，使参数变小，减少过拟合。 为什么参数变了可以防止过拟合，因为参数越小模型复杂度越低，对数据的拟合效果更好，同时较大的参数，无关特征的影响也会更小。 ...
torch.optim.SGD参数学习率lr、动量momentum、权重衰减weight_decay的解析
jjw_zyfx的博客
09-22 3万+
torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9,weight_decay=wd) 第一个参数包括权重w，和偏置b等是神经网络中的参数，也是SGD优化的重点 第二个参数lr是学习率 第三个参数momentum是冲量 第四个参数weight_decay是权重衰减 另外可点击参考此链接 ...
权重衰减(Weight Decay)
m0_56312629的博客
12-16 5955
本文讲了权重衰减（权重衰退）的数学原理和具体使用方法
动手学习深度学习（总结梳理）——5.权重衰退(weight decay)
weixin_44981126的博客
10-10 2035
动手学习深度学习（总结梳理）——5.权重衰退(weight decay)
CS231N作业 A2Q2 BatchNormalization
weixin_72100405的博客
06-05 823
进行了BN和LN，BN分别用了标准BN和Alternative BN两种计算方法进行BN依赖于Batchsize而LN 针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免 BN 中受 mini-batch 数据分布影响的问题。
差分隐私 深度学习_深度学习中的差异隐私
weixin_26722031的博客
08-01 5318
差分隐私 深度学习I would like to thank Mr. Akshay Kulkarni for guiding me on my journey in publishing my first-ever article. 我要感谢Akshay Kulkarni先生在我发表我的第一篇文章的过程中为我提供了指导。 介绍 (INTRODUCTION) As a large number ...
Mask_rcnn中文详解
ZzH7HN的博客
03-17 2100
一.在学习Mask之前，建议先看看faster_rcnn,(faster_rcnn代码解读) Mask_rcnn关键技术： 1.多尺度检测(最早在yolo3中使用)，里面用到了FPN技术 2.rpn 2.ROI Align 二：系统学习mask_rcnn过程，B站视频讲解 三：代码中文注释 model.py """ Mask R-CNN The main Mask R-CNN m...
Weight Decay
whaosoft143ai的博客
02-05 745
因为它解决的是Gradient Norm的问题，而不是全部的问题。我们的工作也设计了一个算法Scheduled Weight Decay来弥补Weight Decay的缺陷，也就是使用Weight Decay的时候，同时可以抑制Gradient Norm。然后花了一天时间把Gradient Norm 的Upper Bound和Lower Bound都和Weight Decay强度正相关的理论证明了一下，算是把Weight Decay过去被忽略的关于gradient norm理论补全了。whaosoft ai
weight_decay超参数
Recursions的博客
01-07 2116
在梯度下降更新权重的过程中，除了使用损失函数的负梯度，还会减去一个与权重成正比的值。这样做的效果是每次更新都会使权重向零的方向移动，从而实现对权重的衰减。是一个在优化算法中常用的超参数，用于控制模型权重更新的正则化项。在训练神经网络时，通常使用梯度下降等优化算法来更新模型的权重，以最小化损失函数。的作用是通过在损失函数中添加一个项，使得较大的权重被抑制。控制了正则化的强度，较大的值会对权重的影响更大，从而对模型的复杂度进行惩罚。通过在损失函数中添加一个正则化项，对模型的权重进行惩罚，以防止过拟合。
深度学习超参数——momentum、learning rate和weight decay
mjiansun的专栏
03-12 5097
前言 利用深度学习网络训练模型时，需要对一些超参数作用与意义进行清楚了解，才能根据实际训练时出现的问题做相应调整，进而训练出满足精度的模型。 一、momentum 动量来源于牛顿定律，基本思想是为了找到最优，SGD通常来说下降速度比较快，但却容易造成另一个问题，就是更新过程不稳定，容易出现震荡。加入“惯性”的影响，就是在更新下降方向的时候不仅要考虑到当前的方向，也要考虑到上一次的更新方向，两者加权，某些情况下可以避免震荡，摆脱局部凹域的束缚，进入全局凹域。动量，就是上一次更新方向所占的权值。当误差曲面
Pytorch学习笔记--常用函数torch.optim.SGD()总结3
牵一只蜗牛去散步
11-22 3620
不同的初始化参数往往会导致不同的结果，当获得较好结果时我们通常希望这个结果是可以复现的。在pytorch中，通过设置随机数种子确保每次代码运行时初始化操作都相同，从而在相同的算法或神经网络程序中，确保运行的结果也相同。2--torch.manual_seed()函数和torch.cuda.manual_seed()函数。设置种子，确保每次实验生成的随机数固定，即初始化相同；J(θ)表示损失函数；了解L2正则化的作用，即如何避免过拟合，权重衰减通过。m表示冲量因子，l表示学习率；​​​​​​​理解。
权重衰减weight_decay参数从入门到精通
热门推荐
iioSnail的博客
03-18 4万+
Weight Decay是一个正则化技术，作用是**抑制模型的过拟合**，以此来提高模型的泛化性。 目前网上对于Weight Decay的讲解都比较泛，都是短短的几句话，但对于其原理、实现方式大多就没有讲解清楚，本文将会逐步解释weight decay机制。
卷积神经网络学习路线（五）| 卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？
I good vegetable a!
12-13 2092
前言 这是卷积神经网络学习路线的第五篇文章，主要为大家介绍一下卷积层的参数设置以及介绍我从业CV领域这一年半载在训练CNN主要用了哪些参数调整方法和网络结构调整策略，希望可以帮助到大家。 卷积层的参数设置 ...
超参数momentum与weight-decay的作用
毛财胜的专栏
10-05 2万+
超参数momentum与weight-decay的作用
深度学习中，使用regularization正则化(weight_decay)的好处，loss=nan
weixin_30512043的博客
04-19 3956
刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化， 可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss=nan，输出的结果也就直接不预测，比如 训练二分类器，直接判断固定为某一类别（比如固定输出为正类），这就使得准确率为0.5，阿呀呀，怎么办，不工作哦？？？？ 后面想，训练崩了会不会是lea...
如何选择合适的weight_decay权重值？
最新发布
03-30
<think>嗯，用户问如何选择合适的weight_decay权重值。这个问题看起来是关于机器学习的，特别是优化算法中的L2正则化。首先，我需要回忆一下weight_decay的作用。它通常用于防止模型过拟合，通过在损失函数中添加权重的平方和乘以一个系数（即weight_decay值）来惩罚大的权重，从而限制模型的复杂度。 用户可能是在训练神经网络时遇到了过拟合的问题，或者想调整模型的正则化强度，所以需要确定一个合适的weight_decay值。不过，如何选择这个值呢？我应该从哪些方面入手呢？ 首先，可能需要了解常见的做法。通常，weight_decay的取值范围在0到0.1之间，但具体数值可能因模型和任务而异。比如，有些资料提到像1e-4或5e-4这样的值比较常见。不过，这只是经验之谈，具体还要根据实际情况调整。 接下来，应该考虑影响weight_decay选择的因素。比如模型的大小，如果模型很大参数很多，可能需要更大的weight_decay来防止过拟合；数据量的大小，如果数据量少，可能需要更强的正则化；任务的复杂度，复杂任务可能需要不同的正则化强度。此外，优化器的选择也可能影响，比如Adam优化器通常和较小的weight_decay配合使用，而SGD可能需要更大的值。 然后，用户可能需要一些具体的方法来确定合适的值，比如网格搜索、随机搜索、逐次调整等。这些方法都是超参数调优的常见手段。例如，可以尝试不同的值，如1e-4、5e-4、1e-3，观察模型在验证集上的表现，选择效果最好的那个。 另外，可能还需要注意与其他正则化方法的结合使用，比如Dropout或数据增强。如果已经用了这些方法，可能需要适当降低weight_decay的值，避免过强的正则化导致模型欠拟合。 还有，可能需要考虑训练过程中的动态调整。比如，有些研究提到在训练初期使用较小的weight_decay，随着训练进行逐渐增加，或者根据验证集的表现自适应调整。不过这可能比较复杂，对于初学者来说可能不太适用，所以需要根据用户的情况来推荐。 还要注意一些常见的错误，比如设置过大的weight_decay导致权重更新被过度抑制，模型无法有效学习；或者设置过小，起不到正则化的效果。这时候可能需要通过实验来观察训练和验证的损失曲线，判断是否过拟合或欠拟合，再调整weight_decay。 另外，可能需要提到一些工具或库，如自动超参数优化工具（Hyperopt、Optuna），或者框架内置的功能（如PyTorch的L2正则化实现方式），帮助用户更高效地寻找合适的值。 最后，总结一下，选择合适的weight_decay需要结合模型结构、数据情况、任务需求，并通过实验验证不同值的效果，找到平衡过拟合和欠拟合的最佳点。</think>--- ### **选择合适的`weight_decay`值的分步指南** `weight_decay`（权重衰减）是L2正则化项的超参数，用于控制模型复杂度、防止过拟合。其值直接影响模型泛化能力，但需要根据具体场景调整。以下是选择策略： --- #### **一、基础原则** 1. **典型取值范围** - 一般从 `1e-4`（0.0001）到 `1e-2`（0.01）之间尝试。 - 常见默认值： - 小模型/简单任务：`1e-4` ~ `5e-4` - 大模型/复杂任务：`5e-4` ~ `1e-3` - 极高参数量的模型（如Transformer）：可能需更低（如`1e-5`） 2. **关键影响因素** - **模型参数量**：参数量越大，通常需要更高的`weight_decay`。 - **数据规模**：数据量少时，需更强的正则化（更高的值）。 - **优化器类型**： - **Adam**：通常搭配较小值（如`1e-4`），因其自带梯度归一化。 - **SGD**：可尝试更大值（如`1e-3`~`1e-2`）。 - **任务类型**：分类任务通常比回归任务需要更低的`weight_decay`。 --- #### **二、具体选择方法** 1. **网格搜索（Grid Search）** - **步骤**： 1. 设定范围（如`[1e-5, 1e-4, 1e-3, 1e-2]`）。 2. 固定其他超参，训练模型并记录验证集精度。 3. 选择验证性能最佳的值。 - **适用场景**：计算资源充足时。 2. **逐次逼近法** - **步骤**： 1. 初始设为`1e-4`，观察训练/验证损失。 2. 若过拟合（验证损失上升）：逐步增大（如×2）。 3. 若欠拟合（训练损失不降）：逐步减小（如÷2）。 3. **经验法则** - 与学习率（`lr`）关联： - **Adam优化器**：`weight_decay ≈ 0.1 × lr`（例如`lr=1e-3`，则`weight_decay=1e-4`）。 - **SGD优化器**：`weight_decay ≈ 0.01 × lr`。 --- #### **三、验证与调试** 1. **训练监控指标** - **过拟合信号**：验证损失先降后升，训练损失持续下降。 → 增大`weight_decay`或与其他正则化方法（如Dropout）叠加。 - **欠拟合信号**：训练损失下降缓慢。 → 减小`weight_decay`或减少其他正则化操作。 2. **权重分布分析** - 训练后检查权重直方图： - 权重绝对值普遍较大（如>0.1）：需增大`weight_decay`。 - 权重接近零（如<0.01）：可能正则化过强，需减小值。 --- #### **四、经典场景参考** | **场景** | **建议值** | **说明** | |------------------------|------------------|-----------------------------------| | ResNet-50图像分类 | `1e-4` ~ `5e-4` | 标准配置 | | BERT微调 | `0.01` | 因预训练参数已较强，需较高正则化 | | YOLOv目标检测 | `5e-4` | 平衡定位与分类任务 | | 小样本学习（Few-shot） | `1e-3` | 数据量少，需强正则化 | --- #### **五、高级技巧** 1. **动态调整** - **逐步衰减**：训练初期用较大值（如`1e-3`），后期逐步降低（如`1e-4`）。 - **自适应匹配**：根据梯度幅值动态调整（需自定义优化器）。 2. **组合正则化** - 与`Dropout`或`Label Smoothing`联用时，适当降低`weight_decay`（如减少50%）。 --- #### **六、代码示例（PyTorch）** ```python optimizer = torch.optim.Adam( model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4 # 初始尝试值 ) ``` --- ### **总结** 选择`weight_decay`需结合模型复杂度、数据规模与优化器类型，通过实验观察过拟合/欠拟合信号动态调整。优先从`1e-4`开始，逐步逼近最优值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值