如何在AdamW中联动调整学习率和权重
talkingdev • 2024-02-21
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AdamW通常用于解耦学习率和权重衰减。然而，Pytorch中的常见实现并没有明确地做到这一点。本文讨论了如何调整这些参数。 AdamW是一种优化算法，它在Adam的基础上加入了权重衰减。AdamW的优点之一是可以解决权重衰减对学习率的影响。然而，权重衰减和学习率之间的关系并不总是简单的，需要通过实验来找到最佳的超参数。 本文介绍了一种联合调整学习率和权重衰减的方法，可以通过实验来确定最佳超参数。该方法使用了一种称为“超限学习率”的技术，可以使学习率在每个参数组上独立地更新。 调整学习率和权重衰减是训练深度神经网络的重要步骤之一。本文介绍的方法可以帮助研究人员更好地理解AdamW，并在实践中获得更好的结果。
核心要点
- AdamW是一种优化算法，用于解耦学习率和权重衰减
- 本文介绍了一种联合调整学习率和权重衰减的方法
- 该方法使用了一种称为“超限学习率”的技术，可以使学习率在每个参数组上独立地更新