AdamW优化算法 笔记

最新推荐文章于 2025-10-19 16:51:42 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。
深度学习笔记——优化算法、激活函数
haopinglianlian的博客
11-21 2406
本笔记介绍深度学习中常见的优化算法、激活函数。
AdamW 优化器：从原理到实践，深度学习中的 “全能选手“
weixin_64659655的博客
08-10 1032
摘要： AdamW优化器通过解耦权重衰减与梯度更新，解决了传统Adam优化器中L2正则化效果被自适应学习率干扰的问题。这一改进使权重衰减强度更稳定，显著提升了模型泛化能力，尤其在Transformer等大模型训练中表现优异。AdamW保留了Adam快速收敛的优势，同时增强正则化效果，成为CV、NLP等领域SOTA模型的标配优化器。实际应用中需注意参数分组（如跳过偏置项衰减）以优化性能。
AdamW算法
qq_45152711的博客
06-03 1902
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。
AdamW详解02：对Adam中的权重衰减项的解耦【学习率α=3e-4、L2正则化强度（权重衰减）λ=0.1；一阶矩系数β₁=0.9；二阶矩系数β₂=0.999；数值稳定项ϵ=1e-8】
最新发布
u013250861的博客
10-19 276
对比维度传统Adam + L2AdamW优势权重衰减位置添加到梯度中（步骤1）直接应用到参数（步骤5）AdamW ✓梯度计算gt∇Lλθgt​∇Lλθgt∇Lgt​∇LAdamW ✓二阶矩vtv_tvt​包含∇Lλθ2∇Lλθ2受权重衰减污染仅包含∇L2∇L2保持纯净AdamW ✓自适应学习率受权重衰减影响不受权重衰减影响AdamW ✓权重衰减强度αλvtϵvt​​ϵαλ​。
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 1779
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 ...
【深度学习基础】第十九课：Adam优化算法
qq_34222839的博客
03-12 1900
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。
Adam 优化算法《学习笔记》
sinat_41053216的博客
10-29 1294
Adam中包含两个重要部分：(RMSprop算法) 与在标准梯度下降算法中，每个参数在每次迭代时都使用相同的学习率。如果学习率过大则可能无法收敛；如果过小则收敛非常慢；而Adam算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶距估计，从而为不同的参数设计独立的自适应学习率。
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...
Adam和AdamW
weixin_44012667的博客
05-06 1664
• Adam：把"体重控制"（权重衰减）和"运动计划"（梯度更新）混在一起制定，可能导致健身效果不可控。• AdamW：先制定"运动计划"，再单独规划"饮食控制"（权重衰减），两者互不干扰。• 事实：当从Adam切换到AdamW时，通常需要增大权重衰减系数3-10倍。• 事实：AdamW改变了优化问题的数学形式，更适合现代深度学习模型。• 事实：在需要强耦合更新的场景（如GAN），传统Adam可能更合适。• NLP任务：必须使用AdamW（对正则化敏感）误区：AdamW只是Adam的简单改进。
AdamW
weixin_36670529的博客
02-21 6322
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 3456
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。
AdamW优化器简单理解
Nick Blog
06-30 9658
AdamW优化器简单理解
AdamW随机梯度下降优化解读(备用)
liliang199的专栏
06-19 2725
Adam
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