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2023年8月12日 · AdamW 通过修正了 权重衰减 的实现，从而较 Adam 更进一步地提高了性能：. 修正权重衰减 ： Adam 和 AdamW 的主要区别在于它们如何处理权重衰减（ 正则化 的一种形式）。. 在 Adam 中，权重衰减是在计算梯度之前应用的，这会导致次优结果。. AdamW 在计算 ...
先说结论。. 个人认为NAdam和Nesterov+Adam没有本质上的区别。. 结论的得出主要参考自一下两篇文章：. Ruder, S. (2016). An overview of gradient descent optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1609.04747. Dozat, T. (2016). Incorporating nesterov momentum into adam. 在介绍NAdam之前，我们梳理一下Adam ...
美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院（Wharton School of the University of Pennsylvania）位于费城，是世界首屈一指的商学院。. 沃顿商学院创立于1881年，是美国第一所大学商学院。. 学校的使命就是通过总结传播商业知识和培养领导人才来促进世界的发展。. 沃顿在商业实践的 ...
我推导了偏差矫正的公式，供参考（在最后）. 1、adam优化器公式. 包括动量项和过去梯度平方的 指数衰减平均. 2、偏差校正后的, 3、Adam的参数更新公式. 重点来了. 第二部偏差矫正的公式是怎么等到的？. 论文中的推导. 但是不知道是怎么变化来的，下面是我的理解.
如果是AdamW和SGD的比较，简单来说就是：AdamW收敛得更快，更容易过拟合一点点；SGD收敛得相对慢一些，但是如果能给更长的训练轮次，最后的效果会略好于AdamW一些。. 由于基于Transformer的模型都很巨大，考虑到非常难收敛且不容易过拟合的特性，因此很多模型都 ...
2019年5月10日 · 那么SGD和Adam分别要多长时间（多少iteration）才能从左边的 sharp valley 逃离出来呢？. 我们组ICLR2021论文给出了SGD的平均逃逸时间：. \log (\tau) =O\left ( \frac {B\Delta L_ {ab}} {\eta H_ {a}} \right) 其中 B 是batch size, \eta 是学习率， \Delta L_ {ab} 是势垒高度， H_ {a} 是minima ...
2019年8月16日 · m_t 是一阶矩 (动量)， v_t 是二阶矩 (自适应学习率)， \eta 是学习率， c_t 是偏差修正项 (bias correction)， \epsilon 防止除零错误以及控制更新量的最大 scale， \Delta \theta 是参数更新量， \beta_1 和 \beta_2 是指数滑动平均的超参，越小说明越倾向于局部平均。. RAdam 指出 ...
