adamw优化器tensorflow
创始人
2024-07-25 20:31:14
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AdamW优化器是基于Adam优化器的一种改进算法。AdamW算法在Adam算法的基础上,引入了“权重衰减”(Weight Decay)的思想,通过限制权重参数的范数,实现正则化的效果,从而提高模型的泛化性能。

AdamW算法的具体实现方法:

  1. 计算梯度并更新参数:

    其中,Vt和St分别表示Adam算法中的梯度一阶矩估计和二阶矩估计;β1和β2分别是对应的超参数。

  2. 对每个参数进行权重衰减:

    其中,λ是控制衰减率的超参数。

AdamW优化器的代码实现如下:

optimizer = tf.keras.optimizers.AdamW(learning_rate=0.001, weight_decay=0.001)

其中,learning_rate表示学习率,weight_decay表示权重衰减率。

在使用AdamW优化器训练模型时,可以发现模型的泛化性能得到了提高。同时,由于AdamW算法中引入了权重衰减的正则化惩罚项,可以减轻过拟合的情况,提高模型的稳定性。

综上所述,AdamW算法可以有效地提高模型的泛化性能和稳定性,成为了机器学习领域中广受欢迎的优化方法之一。

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