【tf.keras】AdamW: Adam with Weight decay
論文 Decoupled Weight Decay Regularization 中提到，Adam 在使用時，L2 regularization 與 weight decay 並不等價，並提出了 AdamW，在神經網絡需要正則項時，用 AdamW 替換 Adam+L2 會得到更好的性能 ...
原文：比較Adam 和Adamw
引用自：https: www.lizenghai.com archives .html AdamW AdamW是在Adam L 正則化的基礎上進行改進的算法。使用Adam優化帶L 正則的損失並不有效。如果引入L 正則項，在計算梯度的時候會加上對正則項求梯度的結果。 那么如果本身比較大的一些權重對應的梯度也會比較大，由於Adam計算步驟中減去項會有除以梯度平方的累積，使得減去項偏小。按常理說，越大的 ...
2020-08-03 12:00 0 6152 推薦指數：
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