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mindspore.mint.optim.AdamW
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.. py:class:: mindspore.mint.optim.AdamW(params, lr=1e-3, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=1e-2, amsgrad=False, *, maximize=False)
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Adaptive Moment Estimation Weight Decay(AdamW)算法的实现。
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.. math::
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\begin{array}{l}
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&\newline
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&\hline \\
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&\textbf{input} : \gamma \text{(lr)}, \: \beta_1, \beta_2
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\text{(betas)}, \: \theta_0 \text{(params)}, \: f(\theta) \text{(objective)},
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\: \epsilon \text{ (epsilon)} \\
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&\hspace{13mm} \lambda \text{(weight decay)}, \: \textit{amsgrad},
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\: \textit{maximize} \\
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&\textbf{initialize} : m_0 \leftarrow 0 \text{ (first moment)}, v_0 \leftarrow 0
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\text{ ( second moment)}, \: \widehat{v_0}^{max}\leftarrow 0 \\[-1.ex]
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&\newline
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&\hline \\
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&\textbf{for} \: t=1 \: \textbf{to} \: \ldots \: \textbf{do} \\
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&\hspace{6mm}\textbf{if} \: \textit{maximize}: \\
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&\hspace{11mm}g_t \leftarrow -\nabla_{\theta} f_t (\theta_{t-1}) \\
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&\hspace{6mm}\textbf{else} \\
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&\hspace{11mm}g_t \leftarrow \nabla_{\theta} f_t (\theta_{t-1}) \\
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&\hspace{6mm} \theta_t \leftarrow \theta_{t-1} - \gamma \lambda \theta_{t-1} \\
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&\hspace{6mm}m_t \leftarrow \beta_1 m_{t-1} + (1 - \beta_1) g_t \\
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&\hspace{6mm}v_t \leftarrow \beta_2 v_{t-1} + (1-\beta_2) g^2_t \\
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&\hspace{6mm}\widehat{m_t} \leftarrow m_t/\big(1-\beta_1^t \big) \\
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&\hspace{6mm}\widehat{v_t} \leftarrow v_t/\big(1-\beta_2^t \big) \\
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&\hspace{6mm}\textbf{if} \: amsgrad \\
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&\hspace{11mm}\widehat{v_t}^{max} \leftarrow \mathrm{max}(\widehat{v_t}^{max},
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\widehat{v_t}) \\
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&\hspace{11mm}\theta_t \leftarrow \theta_t - \gamma \widehat{m_t}/
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\big(\sqrt{\widehat{v_t}^{max}} + \epsilon \big) \\
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&\hspace{6mm}\textbf{else} \\
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&\hspace{11mm}\theta_t \leftarrow \theta_t - \gamma \widehat{m_t}/
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\big(\sqrt{\widehat{v_t}} + \epsilon \big) \\
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&\newline
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&\hline \\[-1.ex]
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&\bf{return} \: \theta_t \\[-1.ex]
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&\newline
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&\hline \\[-1.ex]
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\end{array}
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更多关于AdamW算法的细节可以参考论文 `Decoupled Weight Decay Regularization <https://arxiv.org/abs/1711.05101>`_ 和
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`On the Convergence of Adam and Beyond <https://openreview.net/forum?id=ryQu7f-RZ>`_。
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.. warning::
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- 这是一个实验性的优化器接口，需要和 `LRScheduler <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore.experimental.html#lrscheduler%E7%B1%BB>`_ 下的动态学习率接口配合使用。
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- 对于Ascend，仅Atlas A2以上平台支持。
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参数：
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- **params** (Union[list(Parameter), list(dict)]) - 网络参数的列表或指定了参数组的列表。
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- **lr** (float, 可选) - 学习率。默认值：``1e-3``。
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- **betas** (Tuple[float, float], 可选) - 动量矩阵的指数衰减率。默认值：``(0.9, 0.999)``。
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- **eps** (float, 可选) - 加在分母上的值，以确保数值稳定。必须大于0。默认值：``1e-8``。
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- **weight_decay** (float, 可选) - 权重衰减（L2 penalty）。默认值：``1e-2``。
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- **amsgrad** (bool, 可选) - 是否使用AMSGrad算法。默认值：``False``。
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关键字参数：
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- **maximize** (bool, 可选) - 是否根据目标函数最大化网络参数。默认值：``False``。
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输入：
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- **gradients** (tuple[Tensor], 可选) - 网络权重的梯度。
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异常：
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- **ValueError** - 学习率不是float。
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- **ValueError** - 学习率小于0。
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- **ValueError** - `eps` 小于0。
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- **ValueError** - `betas` 范围不在[0, 1)之间。
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- **ValueError** - `weight_decay` 小于0。 |