Pytorch AdamW和带权重衰减的Adam

在本文中，我们将介绍Pytorch中的AdamW优化器和带权重衰减的Adam优化器。优化器是深度学习中非常重要的一部分，它用于调整模型中的参数以最小化损失函数。AdamW和带权重衰减的Adam两个优化器在Pytorch中被广泛使用，并在许多任务中取得了出色的表现。

阅读更多：Pytorch 教程

Adam优化器

Adam优化器是一种基于梯度的优化算法，结合了AdaGrad和RMSprop的优点，它能够自适应地调整学习率。Adam优化器的参数更新公式如下：

m = b1 * m + (1 - b1) * g
v = b2 * v + (1 - b2) * g^2
w = w - lr * m / (sqrt(v) + eps)

其中，m是梯度的一阶矩估计（平均梯度），v是梯度的二阶矩估计（平均平方梯度），b1和b2是衰减系数，通常设置为0.9和0.999，lr是学习率，eps是一个小的常数，用于增加数值稳定性。

在Pytorch中，可以通过torch.optim.Adam来使用Adam优化器。下面是一个使用Adam优化器训练神经网络的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 创建模型和数据
model = Net()
data = torch.randn((100, 10))
target = torch.randn((100, 1))

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch {}/100, Loss: {:.4f}'.format(epoch, loss.item()))

AdamW优化器

AdamW优化器是对标准Adam优化器的改进，它引入了权重衰减项来减小模型参数的值。权重衰减是一种正则化方法，可以防止模型过拟合。AdamW优化器的参数更新公式如下：

L2_regularization = weight_decay * w
w = w - lr * (m / (sqrt(v) + eps) + L2_regularization)

其中，weight_decay是权重衰减系数。

在Pytorch中，可以通过torch.optim.AdamW来使用AdamW优化器。下面是一个使用AdamW优化器训练神经网络的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 创建模型和数据
model = Net()
data = torch.randn((100, 10))
target = torch.randn((100, 1))

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch {}/100, Loss: {:.4f}'.format(epoch, loss.item()))

总结

本文介绍了Pytorch中的AdamW优化器和带权重衰减的Adam优化器。我们学习了它们的原理和使用方法，并给出了训练神经网络的示例代码。AdamW优化器通过引入权重衰减项，可以更好地控制模型参数的值，防止过拟合。在实际应用中，根据任务的不同，可以选择合适的优化器来提升模型的性能和收敛速度。希望本文对你理解和使用Pytorch中的AdamW和带权重衰减的Adam优化器有所帮助。