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    问题描述

    截至目前,PyTorch中有一个潜在的不合理之处,即pytorch优化器中的正则化会将所有可训练参数都进行正则化,而理论上,偏置(bias)是没有必要进行正则化的(反而会限制模型的能力)。以Adam优化器为例,我们在模型的训练开始之前,一般会这样定义优化器:

    optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.0001)
    

    其中weight_decay为正则化项的系数。如上定义,模型在训练时,模型的所有参数(即net.parameters())都将被正则化,而我们希望其中的偏置(bias)不要被正则化。怎么办?

    解决方案

    pytorch的torch.optim.Adam的第一个参数接受一个可学习参数的迭代器(或列表),同时还可以是字典。如下

    optimizer = torch.optim.Adam([
                    {'params': net.layer.weight},
                    {'params': net.layer.bias, 'lr': 0.01, 'weight_decay': 0.}
                ], lr=0.1, weight_decay=0.0001)
    

    如上指定了可学习参数net.layer.bias(这是网络中的一个偏置参数)的学习率lr0.01weight_decay0(也就是没有正则化项)。

    对于非常简单的模型,我们可以手动把可学习参数写成如上代码中的字典形式,但对于比较复杂的模型很难手动一个一个的分离出来。通过分析发现,对于比较复杂的模型,其中所有的偏置参数的名字中都含有子串"bias",如下测试:
    在这里插入图片描述
    其中named_parameters()函数可以获取当前模型中所有的参数(含不可训练的参数)。于是,我们可以这样分离出偏置参数:

    bias_list = (p for name, p in net.named_parameters() if 'bias' in name)
    

    注意细节,这里用的是圆括号()而不是[],因为[]默认是列表,会主动进行一次遍历并返回这个列表,而()返回值为迭代器,只有当被动的迭代它时它才会去计算。话句话说就是[]复杂度高一倍。

    最终,我们的优化器如下定义即可实现仅weight正则化而bias取消正则化

    optimizer = torch.optim.Adam([
            {'params': (p for name, p in net.named_parameters() if 'bias' not in name)},
            {'params': (p for name, p in net.named_parameters() if 'bias' in name), 'weight_decay': 0.}
        ], lr=0.1, weight_decay=0.0001)
    
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  • dying relu 和weight decay

    2019-06-29 16:05:00
    weight decay就是在原有loss后面,再加一个关于权重的正则化,类似与L2 正则,让权重变得稀疏; 参考:https://www.zhihu.com/question/24529483 dying relu是当梯度值过大时,权重更新后为负数,经relu后变为0,...

    weight decay就是在原有loss后面,再加一个关于权重的正则化,类似与L2 正则,让权重变得稀疏;

    参考:https://www.zhihu.com/question/24529483

    dying relu是当梯度值过大时,权重更新后为负数,经relu后变为0,导致后面也不再更新。

    三种办法:leak-relu、降低学习率、用 momentum based 优化算法,动态调整学习率

    参考:https://www.zhihu.com/question/67151971

     

    在训练模型时,有时候需要对新加入的数据进行finetune,但可能finetune不动了,这就有可能是kernel为0了(weight decay和 dying relu造成的)。

    解决的办法是,训练的时候固定scale。

    参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61587832

     

    另参考

    为什么bn后不加bias:

    https://blog.csdn.net/u010698086/article/details/78046671

    https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/81813535

    https://blog.csdn.net/elysion122/article/details/79628587

                                       

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/573177885qq/p/11106870.html

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  • 权重衰减(weight decay)与学习率衰减(learning rate decay
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  • Weight Decay 权值衰减

    千次阅读 2017-03-22 09:21:43
    假设我们原来的损失函数没有weight decay项,设为E(w),这种情况下的权值更新如下: 带有 weight decay项后,损失函数变为: 此时的更新函数为: 这样则会使权重衰减。 之三 :...

    分别转载自不同的博客:


    之一

    在机器学习中,常常会出现overfitting,网络权值越大往往overfitting的程度越高,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。


    右边项即用来惩罚大权值。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值。从而避免overfitting的出现。


    之二
    假设我们原来的损失函数没有weight decay项,设为E(w),这种情况下的权值更新如下:

    带有weight decay项后,损失函数变为:

    此时的更新函数为:

    这样则会使权重衰减。

    之三



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  • 权重衰减weight decay实验

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  • While weight decay is an additional term in the weight update rule that causes the weights to exponentially decay to zero, if no other update is scheduled. So let's say that we have a cost or error...
  • 权重名称一般是以weight结尾 net = nn.Linear(num_inputs, 1) nn.init.normal_(net.weight, mean=0, std=1) nn.init.normal_(net.bias, mean=0, std=1) optimizer_w = torch.optim.SGD(params=[net.weight], lr=lr, ...
  • 经过在pytorch论坛的提问https://discuss.pytorch.org/t/how-to-set-different-learning-rate-for-weight-and-bias-in-one-layer/13450,现在总结如下: 1.使用dict简单粗暴设置,适用于层数较少的模型 import ...

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