weight_decay

PyTorch优化算法：torch.optim.Adam 的参数详解和应用

下面是torch.optim.Adam的主要参数及其说明：torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay

阿罗的小小仓库·2024-02-02 09:59

【论文复现】Conditional Generative Adversarial Nets（CGAN）

discriminator_train_step)二、G的loss(generator_train_step)2.4实验分析2.4.1超参数调整一、batchsize二、epochs三、Adam：learningrate四、Adam：weight_decay

QomolangmaH·2024-02-01 12:09

pytorch10：正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三、BatchNormalization3.1ICS现象（InternalCovariateShift，内部协变量偏移)3.2BN原理3.3BN的优点3.4数据尺度实验3.5实际模型训练3.6_B

慕溪同学·2024-01-12 03:45

pytorch分层学习率设置

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,nesterov=True,weight_decay

data-master·2024-01-10 10:35

【提高准确率方法总结】

.增大数据集差异性，随机性3.使用tensortransform对数据进行预处理4.调节batch_size大小5.设置shuffle=True6.调节学习率（learningrate）7.权重衰减（weight_decay

【网络星空】·2023-12-30 06:40

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

一、权重衰退（Weight_decay）正则限制针对模型训练时出现的过拟合问题，限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

深度学习之weight_decay和L2正则的区别

Adam有很多的优点，但是在很多数据集上的最好效果还是用SGDwithMomentum细调出来的。可见Adam的泛化性并不如SGDwithMomentum。论文中提出其中一个重要原因就是Adam中L2正则化项并不像在SGD中那么有效。L2正则和WeightDecay在Adam这种自适应学习率算法中并不等价，只有在标准SGD的情况下，可以将L2正则和WeightDecay看做一样。特别是，当与自适应

专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-10-26 19:36

12 权重衰退

过拟合的应对方法——weight_decay权重衰退是最广泛使用的正则化方法之一。

Spielberg_1·2023-09-03 01:06

pytorch中Adam优化器源码解读

1.调用方法torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0,amsgrad=False)参数：weight_decay

Bingoyear·2023-08-25 07:43

pytorch中SGD源码解读

调用方法：torch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)momentum:动量参数dampening

Bingoyear·2023-08-25 07:13

GoogLeNet架构重现与解析

首先，我们先把模型的代码放上来：classGoogleNet:defbuild(width,height,depth,classes):weight_decay=0.0005inputShape=(height

mini梁翊洲MAX·2023-08-07 23:50

pytorch学习——正则化技术——权重衰减

1.1理解：权重衰减（weight_decay）本质上是一个L2正则化系数那什么是参数的正则化？从我的理解上，就是让参数限定在一定范围，目的是

一只小百里·2023-08-02 08:11

【深度学习中常见的优化器总结】SGD+Adagrad+RMSprop+Adam优化算法总结及代码实现

1）MBSGD（Mini-batchStochasticGradientDescent）2）动量法：momentum3）NAG(Nesterovacceleratedgradient)4）权重衰减项（weight_decay

masterleoo·2023-07-28 08:57

【pytorch系列】优化器optimizer的使用与常用优化器

1optimizer类实例1.1介绍属性【default】该实例的类型为dict，元素为初始化时候的学习率等，具体的keys为['lr','momentum','dampening','weight_decay

magic_ll·2023-06-20 20:19

Pytorch----torch.optim

torch.optim.Adam（）：classtorch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0)[

无意识积累中·2023-04-12 23:57

AttributeError:module ‘torch.optim‘ has no attribute ‘AdamW‘

optimizer=torch.optim.AdamW(filter(lambdap:p.requires_grad,model.parameters()),betas=betas,lr=learning_rate,weight_decay

三个臭皮姜·2023-04-11 22:44

关于optimizer优化器与scheduler策略调整器

：optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),args.lr,momentum=args.momentum,nesterov=args.nesterov,weight_decay

YHbackkon·2023-04-09 15:48

pytorch optimizer, scheduler使用

importtorchdefget_optimizer(network,args):optimizer=torch.optim.SGD(network.parameters(),lr=args.lr,momentum=args.momentum,weight_decay

GeneralJing·2023-04-09 15:38

权重衰减/权重衰退——weight_decay

目录权重衰减/权重衰退——weight_decay一、什么是权重衰减/权重衰退——weight_decay？二、weightdecay的作用三、设置weightdecay的值为多少？

HHHTTY-·2023-04-08 16:35

深度学习中，使用regularization正则化(weight_decay)的好处，loss=nan

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learning_ra

weixin_30512043·2023-04-08 16:32

手写 fully_connected全连接层

最后通过参数提供batch_norm和activation等功能deffully_connected(inputs,num_outputs,scope,use_xavier=True,stddev=1e-3,weight_decay

猴子喜·2023-04-08 11:35

【深度学习技巧】迁移学习的基础内容

train_params=model.parameters()ifargs.optim=='sgd':#optimizer=optim.SGD(train_params,lr=args.lr,weight_decay

努力的袁·2023-04-04 15:37

权重衰减weight_decay参数从入门到精通

文章目录本文内容1.什么是权重衰减(WeightDecay)2.什么是正则化？2.1什么数据扰动3.减小模型权重4.为Loss增加惩罚项4.1通过公式理解WeightDecay4.2通过图像理解WeightDecay为什么1范数不好5.WeightDecay的实现6.weight_decay的一些trick参考资料本文内容WeightDecay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

iioSnail·2023-03-31 17:11

Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）

目录一、正则化之weight_decay（L2正则）1.1正则化及相关概念1.2正则化策略（L1、L2）（1）L1正则化（2）L2正则化1.3L2正则项——weight_decay二、正则化之Dropout2.1Dropout

路人贾'ω'·2023-03-08 22:27

tensorflow vgg

importtensorflowastfslim=tf.contrib.slimdefvgg_arg_scope(weight_decay=0.0005):withslim.arg_scope([slim.conv2d

qq_41318075·2023-02-05 18:59

Pytorch学习笔记--常用函数torch.optim.SGD()总结3

1--torch.optim.SGD()函数拓展importtorchLEARNING_RATE=0.01#梯度下降学习率MOMENTUM=0.9#冲量大小WEIGHT_DECAY=0.0005#权重衰减系数

憨豆的小泰迪·2023-02-04 10:56

InternalEror :Dst tensor is not initialized

Dsttensorisnotinitialized，一般是GPU的内存耗尽，需要在程序中加入一些语句出现错误的程序：train_op=optimizer.minimize(loss_cross_entropy+l2_loss*weight_decay

Zhang_xi_xi_94·2023-01-13 14:18

pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=params.LR,weight_decay=0.00001)lr_scheduler=torch.optim.lr_s

ImangoCloud·2023-01-02 07:49

Pytorch中一些优化器的使用

1、torch.nn.optim.Adam()torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0)[source

zihao_c·2022-12-30 07:04

optimizer和scheduler

optimizer=optim.SGD(pg,lr=args.lr,momentum=0.9,weight_decay=5E-5)lf=lambdax:((1+math.cos(x*math.pi/args.epochs

环己熙·2022-12-27 10:30

PyTorch学习笔记-6.PyTorch的正则化

的正则化6.1.正则项为了减小过拟合，通常可以添加正则项，常见的正则项有L1正则项和L2正则项L1正则化目标函数：L2正则化目标函数：PyTorch中添加L2正则：PyTorch的优化器中自带一个参数weight_decay

ruoqi23·2022-12-24 14:25

带自己学paddle(四）

各种优化算法均可以加入正则化项，避免过拟合，参数regularization_coeff调节正则化项的权重opt_norm=paddle.optimizer.Adam(learning_rate=1e-3,weight_decay

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

schedule_1x.py 代码注释

1x.py代码注释schedule_1x.py代码注释#optimizer#指定训练参数optimizer=dict(type='SGD',#用的SGDlr=0.02,#学习率momentum=0.9,weight_decay

壹万1w·2022-12-22 23:35

关于模型分成多部分时的torch.optim优化设置

但是开始犯了个很致命的错误，在pytorch设置优化器时，仅使用了:optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=args.lr,weight_decay

judgechen1997·2022-12-22 09:42

U版YOLOv5学习笔记之训练参数

Hyperparametershyp={'lr0':0.01,#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)'momentum':0.937,#SGDmomentum'weight_decay

Jekk_cheng·2022-12-16 23:43

【PyTorch】07正则化

常见的方法有：L1正则化和L2正则化weightdecay（权值衰减）=L2Regularization在PyTorch的优化器中提供了weightdecay（权值衰减）的实现【PyTorch】6.1正则化之weight_decay

执志@☆飞扬か·2022-12-15 14:43

Pytorch深度学习—学习率调整策略

前面的课程学习了优化器的概念，优化器中有很多超参数如学习率lr，momentum动量、weight_decay系数，这些超参数中最重要的就是学习率。

麓山南麓·2022-12-15 13:47

权重衰退（weight_decay）

之前描述了过拟合的问题，现在介绍一些正则化模型的技术。正则化：凡事可以减少泛化误差而不是减少训练误差的方法，都可以称作正则化方法。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。

chnyi6_ya·2022-12-12 14:56

pytorch —— 正则化之weight_decay

1、正则化与偏差-方差分解1.1RegularizationRegularization：减小方差的策略；误差可分解为偏差，方差与噪声之和，即误差=偏差+方差+噪声之和；偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响；噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下

然后就去远行吧·2022-12-12 03:56

torch.optim.SGD参数学习率lr、动量momentum、权重衰减weight_decay的解析

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

jjw_zyfx·2022-12-12 03:55

权重衰减 weight_decay 是个啥

权重衰减是一种用于训练机器学习模型以防止过度拟合的正则化技术。权重衰减可以应用于模型的参数，以鼓励模型学习更简单和更通用的模式，而不是过度拟合训练数据。这有助于提高模型在未见数据上的性能，并使其对输入的变化更加稳健。

子燕若水·2022-12-12 03:21

神经网络，输出数据中含有nan，输出数据都相同，两种情况的处理日志。

尝试降低正则化权重，将weight_decay=0.09变为·weight_decay=0.00

Idly_style·2022-12-03 15:43

Pytorch中optimizer类初始化传入参数分析（分析源码）

torch.optim.SGD([{'params':params_1x},{'params':net.fc.parameters(),'lr':learning_rate*10}],lr=learning_rate,weight_decay

小廖磨洋工·2022-12-02 06:27

optimizer.param_groups中到底有什么

话不多说，请看调试图说白了，就是里面是一个列表，装了一个字典，字典中包含keys有['params','lr','betas','eps','weight_decay','amsgrad']，通过字典操作可以改变其中的参数值

生气的小木块·2022-11-29 01:26

pytorch中优化器optimizer.param_groups[0]是什么意思

optimizer.param_groups：是长度为2的list，其中的元素是2个字典；optimizer.param_groups[0]：长度为6的字典，包括[‘amsgrad’,‘params’,‘lr’,‘betas’,‘weight_decay

Wanderer001·2022-11-29 01:23

pytorch中优化器optimizer.param_groups[0]