深度学习中的momentum和weight decay参数

最新推荐文章于 2023-02-20 16:15:04 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： caffe weight_decay momentum deeplearning machinelearning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38469553/article/details/84966780
本文深入探讨了梯度下降算法中的Momentum技术，解释了它如何通过增加速度矢量来加速模型收敛。同时，详细介绍了Weight Decay作为损失函数中的正则化项，如何避免模型过拟合，通过惩罚大的权值确保网络权重保持在合理范围，提高模型的泛化能力。

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1.momentum

用于梯度下降算法中加速模型收敛。

如上公式，其中V代表动量，u代表参数momentum的值，a为学习率。

 

2.weight decay

该参数是损失函数中的正则化项的系数。正则化用于防止过拟合，因为当网络出现过拟合现象时网络权值逐渐变大的，而正则化能降低权重。因此，为了避免出现overfitting，会给损失函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和（L2正则化）用来惩罚大的权值。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值，而惩罚大的权值。因为大的权值会使得系统出现过拟合，降低其泛化性能。caffe中默认是使用L2正则化。L1正则化的正则化项是权重的绝对值。

momentum 和 weight_decay 的区别
12-05 131
的正则项，约束权重的大小，抑制模型对训练数据的过度拟合。在更新权重时，这种惩罚会让权重值逐渐减小，过大的衰减系数。两者在优化器中的作用不同，主要体现在优化的目的和机制上。在实际应用中，两者通常可以结合使用。：加速收敛并减少优化过程中的震荡。则用于模型的正则化和控制复杂度。）是通过向损失函数加入。用于优化训练过程，而。
深度学习通用策略：SGD, weight decay, momentum, normalization含义理解
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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...
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1：weight decay主要为了加入正则项，防止过拟合，过拟合的导致权值会变化；2：权值的初始化为啥使用较小的数值？因为权值过大的话，对于sigmoid的来说，容易导致数值在饱和区，反向传播导致梯度基本的不跟新；3：...
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02-01 3410
超参数momentum与weight-decay的作用 原文：https://blog.youkuaiyun.com/u012938704/article/details/52739612/ 一、weight decay（权值衰减）使用的目的是防止过拟合。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 deca...
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Iteration makes perfection.
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http://blog.youkuaiyun.com/u010025211/article/details/50055815 >Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解weight decay在机器学习或者模式识别中, 会出现overfitting, 而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大; 因此, 为了避免出现overfitting, 会给误差函数添加一个惩罚
深度学习超参数——momentum、learning rate和weight decay
mjiansun的专栏
03-12 4971
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
CNN:weight decay,momentum,batch normalization
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一、weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高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。二、momentum是梯
超参数 learning rate,weight decay和momentum
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09-15 1278
先看几个公式！ 　........ (1) ......(2) .........(3) 超参数是指机器学习模型里面的框架参数，和训练过程中学习的参数（权重）不一样，超参数通常是手工设定，不断试错调整，或者对一系列穷举出来的参数组合一通进行枚举（网格搜索）。 深度学习和神经网络模型，有很多这样的参数需要学习。时至今日，非参数学习研究正在帮助深度学习更加自动的优化模型参数选择，当然有经验的专家仍然是必须的。 Learning Rate (gradient coefficient) ...
[二十一]深度学习Pytorch-正则化Regularization之weight decay
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超参数learning rate,weight decay和momentum简单理解
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前言 本文转载于初学入门：深度学习超参数简单理解 说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。 正文 Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：Weight Decay 权值衰减，Mome
在神经网络中weight decay、momentum、batch normalization各自意义
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07-26 5201
一、weight decay（权值衰减）的使用目的是防止过拟合。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。 二、momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其
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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 ...
炼丹术——可变学习率训练
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06-29 1450
学习率对网络训练的效果影响很大，一般来看，越到后面，学习率要越小，手动可以调节，但可变学习率会更方便。还有一种更骚的操作是warm up学习，学习率早期先增大预热，再减小。 一、不变学习率 设定学习率为0.01，训练30个epoch，batch_size=128。发现15个epoch之后训练变缓，因此可以在次改变学习率。最终的训练集86.1%，测试集集83.3% #############1. 数据准备 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.f
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权重衰减的理论：硬性限制W, 柔性限制W, 理解参数更新的过程 代码从零实现：定义L2范数惩罚，训练，⭐⭐\lambdaλ的选择
关于weight decay
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07-18 4861
weight decay的作用主要是令神经网络中的权重变小（趋于0），以防止过拟合 如y=∑iwixiy=\sum_{i}{w_ix_i}y=∑i​wi​xi​，则因噪声的存在，可能会令其中某几个www偏大，导致无法正确拟合正常输入 weight decay的公式为： C=C0+λ2n∑iwi2C=C_0+\frac{\lambda}{2n}\sum_i{w_i^2}C=C0​+2nλ​∑i​wi...
深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
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正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 避免过拟合的方法有很多：early stopping、数据集扩增（Data augmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 权重衰减（weight decay） L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。 在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularizati
深度学习中的常见正则化方法(Regularization)以及优化器中的WeightDecay参数详解
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深度学习中的正则化什么是正则化一些常用的正则化方法权重衰减L1正则化L2正则化Elastic网络正则化随机失活(dropout)正则化方法的使用pytorch使用权重衰减(Wight Decay)附录 什么是正则化 “正则化"这个词听起来十分的高大上,但是我们可以简单的理解成为"约束”。 正则化是对参数的一种约束，在训练的过程中，特别是深度神经网络，本身网络层中的参数很多了、,如果每个参数的取值域也很大,那么会对训练造成一些麻烦(训练久之后，可能进入过拟合的状态)，所以我们通过对参数的约束来显式的控制模型的
nadam中weight_decay的参数和l2正则化的作用是一样的吗？
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07-28
<think>我们正在讨论Nadam优化器中的weight_decay参数。根据用户的问题，他想知道这个参数是否等同于L2正则化。 在深度学习中，优化器中的weight_decay参数通常用于实现L2正则化。L2正则化通过在损失函数中添加权重的平方和乘以一个系数（即正则化强度）来惩罚大的权重，从而防止过拟合。具体来说，L2正则化项为： $$ \text{正则化项} = \frac{\lambda}{2} \| \boldsymbol{w} \|_2^2 $$ 其中，$\lambda$是正则化系数。 在优化器中，weight_decay参数对应的就是上述的$\lambda$。在更新权重时，优化器会在梯度上加上权重乘以weight_decay，这等价于在损失函数中增加L2正则项。 但是，需要注意的是，不同的优化器在实现weight_decay时可能有细微的差别。例如，在Adam优化器中，weight_decay是直接加到梯度上，而不是修改损失函数。然而，从效果上看，它仍然等同于在损失函数中添加L2正则项。 具体到Nadam（Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation）优化器，它是对Adam结合Nesterov动量的改进。在Nadam中，weight_decay参数的作用与Adam中相同，都是对权重进行L2正则化。 因此，我们可以说，在Nadam优化器中，设置weight_decay参数等同于在损失函数中添加L2正则化项。 引用[3]中提到了一系列优化器，包括NAdam，并指出这些优化器是逐步升级的过程。其中，AdamW优化器是Adam的一个变体，它修正了Adam中weight decay的实现方式（将weight decay与梯度更新解耦），但标准的Adam和Nadam中的weight decay仍然是L2正则化。 但是，请注意：在原始的Adam和Nadam中，weight decay是在梯度更新时直接加到梯度上，这实际上等同于在损失函数中增加L2正则项。然而，后来有研究发现这种实现方式在自适应梯度算法（如Adam）中可能不如解耦的weight decay（如AdamW）有效。所以，虽然Nadam中的weight_decay参数实现了L2正则化，但它的效果可能不如AdamW那样解耦的方式好。 总结： 1. Nadam优化器中的weight_decay参数的作用等同于在损失函数中添加L2正则化项。 2. 但是，由于自适应梯度算法（如Adam，Nadam）的特性，这种实现方式可能不是最优的，因此后来提出了AdamW等优化器，它们将weight decay与梯度更新分开处理。 因此，如果用户希望使用L2正则化，可以在Nadam中设置weight_decay参数，但也要注意，对于自适应梯度算法，使用AdamW可能是更好的选择（特别是当正则化系数较大时）。 参考文献： [^3]: Pytorch优化器全总结（二）Adadelta、RMSprop、Adam、Adamax、AdamW、NAdam、SparseAdam。 [^5]: RAdam (Rectified Adam) 是一种优化器算法，它是对 Adam 算法的改进。 下面给出一个在PyTorch中使用Nadam优化器并设置weight_decay（即L2正则化）的示例： ```python import torch import torch.nn as nn from torch.optim import Nadam # 定义一个简单的模型 model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 2) ) # 定义Nadam优化器，并设置weight_decay（L2正则化系数） optimizer = Nadam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01) # 在训练循环中，优化器会自动将weight decay加到梯度上，相当于L2正则化 ``` 注意：这里的weight_decay参数就是L2正则化系数，通常设置为一个较小的值（如0.01, 0.001等）。 相关问题： §§相关问题§§ 1. Nadam优化器与Adam优化器的主要区别是什么？ 2. 在什么情况下应该使用AdamW而不是Nadam？ 3. L2正则化与权重衰减（weight decay）在自适应梯度算法中是否完全等价？ 4. 如何选择Nadam优化器中的超参数（如学习率、weight_decay）？ 5. 除了L2正则化，还有哪些正则化技术可以配合Nadam使用？</think>是的，Nadam优化器中的`weight_decay`参数本质上等同于L2正则化。这是深度学习优化器中常见的实现方式，通过权重衰减机制实现L2正则化效果。以下是详细说明： ### 数学等价性证明 在优化算法中，L2正则化在损失函数中添加权重平方项： $$L_{\text{reg}} = L + \frac{\lambda}{2} \sum \theta_i^2$$ 其梯度更新为： $$\theta_t = \theta_{t-1} - \eta \left( \nabla L + \lambda \theta_{t-1} \right)$$ 而Nadam优化器的`weight_decay`参数实现为： $$\theta_t = \theta_{t-1} - \eta \left( \nabla L + \text{weight\_decay} \cdot \theta_{t-1} \right)$$ 比较两式可得： $$\lambda \equiv \text{weight\_decay}$$ **因此，`weight_decay`在数值上完全等价于L2正则化系数$\lambda$**[^1][^3]。 ### PyTorch实现验证 ```python import torch import torch.nn as nn from torch.optim import Nadam # 创建模型和优化器 model = nn.Linear(10, 2) optimizer = Nadam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01) # 检查优化器源码 print(optimizer.defaults) # 输出: {'lr': 0.01, 'weight_decay': 0.01, ...} # 手动实现L2正则化的梯度更新 for param in model.parameters(): param.grad = param.grad + 0.01 * param.data # 等效于weight_decay ``` ### 关键区别说明 虽然数学等价，但在使用中需注意： 1. **实现位置不同**： - L2正则化：显式添加在损失函数中 - weight_decay：隐式在优化器内部实现 2. **自适应优化器特性**： 在Nadam等自适应优化器中，weight_decay会随动量调整： $$\theta_t = \theta_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} (\hat{m}_t + \text{weight\_decay} \cdot \theta_{t-1})$$ 其中$\hat{m}_t$和$\hat{v}_t$是修正后的动量项[^4][^5] 3. **最佳实践**： ```python # 推荐使用weight_decay而非手动添加L2 optimizer = Nadam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01) # λ=0.01 # 不推荐（重复正则化）： loss = criterion(output, target) + 0.01 * torch.norm(model.weight) ``` ### 参数选择建议 | 数据类型 | 推荐weight_decay范围 | 说明 | |----------|----------------------|------| | 小规模数据 | $10^{-3} \sim 10^{-2}$ | 较强正则化防过拟合 | | 中等规模数据 | $10^{-4} \sim 10^{-3}$ | 平衡拟合与泛化 | | 大规模数据(118万样本) | $10^{-5} \sim 10^{-4}$ | 弱正则化，侧重优化 | ### 与其他正则化协同使用 ```python model = TCN_LSTM_MHA_FFN(...) # 包含Dropout层 optimizer = Nadam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-4, # L2正则化 momentum=0.9) # 配合标签平滑 criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) ``` ### 总结 1. Nadam中的`weight_decay`在数学上完全等价于L2正则化系数 2. 在自适应优化器中优先使用`weight_decay`而非手动实现 3. 大规模数据(如118万样本)建议配合Dropout使用较小weight_decay($10^{-5}\sim10^{-4}$) 4. 可与标签平滑等形成正则化组合拳[^1][^3] ---
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