В чем разница между стандартными оптимизаторами Adam и AdamW?

Основное различие между оптимизаторами Adam и AdamW заключается в подходе к регуляризации весов. www.techsyncer.com

Adam включает регуляризацию весов в процесс обновления градиента, что может непреднамеренно изменять динамику обучения и влиять на процесс оптимизации. www.techsyncer.com

AdamW, в свою очередь, отделяет регуляризацию весов от шага градиента, что позволяет напрямую влиять на параметры без изменения механизма адаптивного обучения. www.techsyncer.com

Некоторые другие различия:

• График скорости обучения. www.restack.io Для AdamW часто требуется другой график скорости обучения по сравнению с Adam. www.restack.io
• Реализация. www.restack.io Реализация AdamW проста, так как он модифицирует шаг обновления весов в Adam. www.restack.io
• Производительность. www.restack.io Исследования показывают, что AdamW обычно превосходит Adam в задачах, требующих регуляризации, особенно при обучении больших моделей на сложных наборах данных. www.restack.io

Таким образом, Adam лучше подходит для задач, где регуляризация менее критична, или когда приоритетна вычислительная эффективность, а AdamW более эффективен в сценариях, где важно предотвратить переобучение, а размер модели значительный. www.techsyncer.com

Выбор между оптимизаторами зависит от конкретных требований модели и набора данных. www.restack.io