AdamW优化算法 笔记

最新推荐文章于 2025-04-20 16:19:01 发布
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本文详细探讨了JavaScript的动态类型、原型链、闭包等核心概念，并通过实例解析了作用域、异步编程及事件循环机制，旨在帮助读者深入理解这门广泛应用于前端开发的语言。

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深度学习笔记——优化算法、激活函数
haopinglianlian的博客
11-21 2087
本笔记介绍深度学习中常见的优化算法、激活函数。
AdamW, LAMB: 大型预训练模型常用优化器
luv_dusk 的博客
05-21 1万+
按照时间上的迭代顺序，近些年神经网络先后出现了 Gradient Descent (GD)、Momentum、Adaptive Gradient (AdaGrad)、Root Mean Square prop (RMSprop)、Adaptive Moment estimation (Adam) 等优秀的优化器。到如今，大部分 NLP 预训练模型已不再使用这些方法，而是使用 **Adam Weight Decay Regularization (AdamW)** 和去年首度亮相的 **Layer-wise
AdamW算法
qq_45152711的博客
06-03 1483
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。
深度学习优化器详解：SGD、Adam与AdamW
最新发布
直达开源前线，冲冲冲！
04-20 1220
SGD是最基础的优化算法，每次迭代仅使用或计算梯度并更新参数。其中η是学习率，∇θ J是损失函数对参数的梯度。
AdamW优化器（自适应梯度方法）
weixin_38132729的博客
09-08 1万+
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化步骤解耦，来恢复权重衰减正则化的原始公式。我们提供的经验证据表明，我们提出的修正(i)从标准SGD和Adam的学习
从梯度下降到AdamW机器学习优化方法详解
orangerfun的博客
08-23 1695
1. 梯度下降 在深度学习里，目标函数通常是训练数据集中有关各个样本的损失函数的平均。设 fi(x)f_{i}(x)fi​(x) 是有关索引为 iii 的训练数据样本的损失函数， nnn 是训练数据样本数， xxx 是模型的参数向量，那么目标函数定义为 f(x)=1n∑i=1nfi(x)f(\boldsymbol{x})=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f_{i}(\boldsymbol{x})f(x)=n1​i=1∑n​fi​(x) 目标函数在 xxx 处的梯度计算为 ∇f(x)=1
当前训练神经网络最快的方式：AdamW优化算法+超级收敛
weixin_NineDays66
07-06 1万+
最优化方法一直是机器学习中非常重要的部分，也是学习过程的核心算法。而 Adam 自 14 年提出以来就受到广泛关注，目前该论文的引用量已经达到了 10047。不过自去年以来，很多研究者发现 Adam 优化算法的收敛性得不到保证，ICLR 2017 的最佳论文也重点关注它的收敛性。在本文中，作者发现大多数深度学习库的 Adam 实现都有一些问题，并在 fastai 库中实现了一种新型 AdamW ...
CUDA-MODE课程笔记 第6课: 如何优化PyTorch中的优化器
I good vegetable a!
08-17 955
这节课实际上就是宏观介绍了一下PyTorch的Optimizer是怎么通过CUDA kernel fuse优化的。我这里使用Claude-3-Opus-200k来总结一下这节课涉及到的要点。下面的内容由Claude-3-Opus-200k总结而成这堂课程的主要内容是介绍如何在PyTorch中优化优化器的性能。1.运行时间和内存使用之间的权衡。一般来说,提高速度往往需要更多的内存。但有时也会受到硬件或系统的限制。
优化器学习笔记
XLyu233的博客
07-01 1907
最近在学习模型的过程中，发现同一个模型，我使用了SGD进行优化，别人使用了Adam进行优化，所以认真学习了一下这些优化器的原理。优化器不像损失函数，对不同问题有不同的函数可供选择。不同的优化器更像是在深度学习技术进步的过程中对前种优化器的不断改进。大致的演进过程可分为SGD-Momentum-NAG-AdaGrad-RMSProp-Adam-AdamW。
adamw和adam 优化器相关讲解.docx
09-16
adamw和adam 优化器相关讲解
深度学习——Optimizer算法学习笔记（AdamW）
墨门
09-23 1万+
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Optimization算法是Adam方法 最常用的Optimization算法是Adam方法。 4 常见的Optimization算法 4.1 SGD方法 就是最普通的随机梯度下降方法。 4.2 SGD wit...
AdamW
weixin_36670529的博客
02-21 6248
RMSProp 由于调整Adagrad学习率时分母上的变量st一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低（或不变）。所以，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，Adagrad 在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了应对这一问题，RMSProp 算法对 Adagrad 做了一点小小的修改 [1]。 算法 不同于 Adag...
A.深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW
丨汀、的博客
04-05 3299
如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损失函数的平均值最小的时候。
理解AdamW
AiBigData的博客
11-29 1万+
理解AdamW 我们先弄清楚什么是weight decay 其实是在损失函数求导后，放在正则项前面的系数，比如L2正则，我们看一下weight decay的位置 我们可以认为λ就是weight decaymin⁡wL2(w)=min⁡wf(w)+λ2n∑i=1nwi2L2′(w)=f′(w)+λn∑i=1nwi 我们可以认为\lambda就是weight\ decay\\ \min_wL_2(w)=\min_wf(w)+\frac{\lambda}{2n}\sum_{i=1}^..
优化器：Adam与AdamW
热门推荐
qq_40280673的博客
09-21 2万+
Adam 和 AdamW 是两种常用的优化器，它们都是基于梯度下降算法的优化器，用于训练神经网络。它们之间的主要区别在于权重衰减（Weight Decay）的处理方式。
Adam和AdamW
Xafter0的博客
08-31 5742
Adam可以看作是RMSprob和动量SGD的结合 目的在于抑制震荡加速收敛 Adam \(while \theta_t 不收敛\) 计算损失函数关于\(\theta\)的梯度\(g_{\theta}\) \(t = t + 1\) 计算一阶动量项 \(s_t=\alpha_1s_{t-1} + (1 - \alpha_1)g_{\theta}\) 计算二阶动量项 \(v_t=\...
Adam与AdamW
qq_42251157的博客
02-22 6562
Adam与AdamW
笔记本rtx4060训练yolo参数推荐设置
03-22
<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于RTX 4060显卡在训练YOLO模型时的最佳参数配置建议。首先，我应该回顾用户的问题，确保自己完全理解他们的需求。用户明确提到了RTX 4060和YOLO训练的参数优化，所以需要聚焦于这两个关键点。 首先，我需要考虑RTX 4060的硬件规格。RTX 4060拥有8GB的显存，这对于训练YOLO模型来说可能是一个限制因素。因为YOLO的不同版本，比如YOLOv5或YOLOv8，对显存的需求不同，所以需要根据具体版本来调整参数。另外，RTX 40系列显卡支持最新的CUDA核心和架构，可能有一些特有的优化技术，比如DLSS或者Tensor Core的利用，但不确定这些是否在训练中直接有用，可能需要查阅相关资料。 接下来，参数优化方面，用户可能关心的是batch size、学习率、优化器选择、图像尺寸等。Batch size是显存使用的主要因素，较大的batch size可以提高训练速度，但受限于显存容量。对于8GB的显存，可能需要较小的batch size，比如8或16，具体还要看模型的大小。学习率方面，可能需要调整以适应较小的batch size，比如使用学习率预热或者自适应学习率算法。 优化器的选择也很重要，YOLO通常使用SGD或Adam。但近年来有一些改进的优化器，比如AdamW，可能更适合。另外，混合精度训练（AMP）可以显著减少显存占用并加快训练速度，RTX 4060支持FP16，所以开启AMP应该会有帮助。 图像尺寸方面，输入分辨率越高，显存消耗越大。可能需要从较小的尺寸开始，比如416x416，如果显存允许再尝试更大的尺寸。另外，数据增强策略也会影响性能，比如Mosaic增强会增加计算负担，可能需要根据显存情况调整是否启用。 关于学习率调度，使用余弦退火或者线性衰减可能有助于模型收敛。另外，梯度累积可以在不增加batch size的情况下模拟更大的batch，这对于显存不足的情况很有用。 然后，我需要考虑用户可能遇到的问题，比如显存不足导致的训练中断，这时候需要建议他们监控显存使用情况，调整batch size或图像尺寸。此外，是否使用预训练模型进行迁移学习也是一个优化点，可以加快收敛速度。 可能还需要提到一些工具，比如NVIDIA的Nsight Systems来分析性能瓶颈，或者使用PyTorch的AMP来自动混合精度。另外，确保CUDA和cuDNN版本是最新的，以兼容RTX 40系列显卡。 最后，用户可能需要具体的代码示例，比如如何在YOLOv5的配置文件中设置这些参数，或者训练命令中的参数调整。比如在训练时添加--batch 8 --img 640 --device 0 --hyp hyp.finetune.yaml等。 现在，我需要验证这些思路是否正确。例如，batch size设置为8是否合理？假设YOLOv5在默认batch size为16时可能需要更多显存，而RTX 4060的8GB可能确实需要降低到8。另外，混合精度训练是否默认开启，或者需要显式启用？在YOLO的训练脚本中，通常有--amp选项来开启自动混合精度。 可能还需要考虑分布式训练，但用户可能只是单卡训练，所以这部分可以暂时忽略。此外，数据加载的workers数量设置也会影响GPU利用率，需要根据CPU的核心数来调整，避免成为瓶颈。 总结一下，最佳参数配置应围绕显存限制展开，调整batch size、图像尺寸，启用混合精度，选择合适的优化器和学习率策略，并利用梯度累积等技术。同时，硬件和软件环境的正确配置也是关键，比如安装合适的驱动和库版本。</think>### RTX 4060显卡在YOLO模型训练的参数优化建议 #### 1. **硬件适配与显存管理** - **Batch Size调整**：RTX 4060的8GB显存限制了单次处理的图像数量。对于YOLOv5/v8，建议初始尝试`batch=8`，若显存不足可逐步降低至`batch=4`，或启用**梯度累积**模拟更大batch（例如`--accumulate 2`）[^1]。 - **图像分辨率控制**：输入尺寸`img`建议从`640x640`开始，若显存不足可降至`416x416`。例如： ```yaml # YOLOv5配置文件（data/hyps/hyp.scratch-low.yaml） hsv_h: 0.015 # 减少数据增强复杂度以节省显存 hsv_s: 0.7 hsv_v: 0.4 ``` #### 2. **计算效率优化** - **混合精度训练**：启用FP16自动混合精度（AMP）可提升速度并降低显存占用： ```bash python train.py --amp # YOLOv5/v8通用参数 ``` - **CUDA加速配置**：确保安装CUDA 12.x与cuDNN 8.9+以兼容Ada Lovelace架构，最大化Tensor Core利用率[^2]。 #### 3. **学习策略调优** - **优化器选择**：推荐使用`AdamW`替代默认SGD，配合权重衰减（`weight_decay=0.05`）防止过拟合。 - **动态学习率**：采用余弦退火调度并设置热身阶段： ```python # 示例：PyTorch Lightning配置 scheduler={ 'scheduler': torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100), 'interval': 'epoch', 'warmup_ratio': 0.1 } ``` #### 4. **软件栈配置** - **框架版本要求**： - PyTorch ≥2.1.0 - TorchVision ≥0.16.0 - NVIDIA驱动 ≥535.86.10 - **环境检查命令**： ```bash nvidia-smi # 确认GPU状态 python -c "import torch; print(torch.backends.cudnn.version())" # 检查cuDNN ``` #### 5. **性能监控与调试** - **显存分析工具**： ```bash nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv -l 1 # 实时显存监控 ``` - **训练命令示例**： ```bash python train.py --batch 8 --epochs 300 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0 --img 640 --hyp hyp.finetune.yaml ```
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