Skip to main content

> ML_LITERATURE // LOSHCHILOV-2019-DECOUPLED-WEIGHT-DECAY-REGULARIZATION-ADAMW_v1.0

Decoupled Weight Decay Regularization (AdamW)

Ilya Loshchilov, Frank Hutter · International Conference on Learning Representations (ICLR) (2019)

algorithm2019foundationalthirdPartyReproduced

Temel Katkı (Principal Contribution)

Adam'da L2 düzenlileştirmesini gradyan güncellemelerinden ayırarak standart L2 cezasının uyarlanabilir optimize edicilerde başarısız olduğunu kanıtladı ve gerçek ağırlık azalmasını geri getirdi.

Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu

task-text-generation, task-image-classification için yetkili teorik ve ampirik referans olarak hizmet eder.

Temel Varsayımlar (Assumptions)

  • Matematiksel dışbükeylik, düzenlilik ve ampirik tutarlılık problem konfigürasyonlarında geçerlidir

Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)

  • Teorik sınırlar ve kıyaslama doygunluk özellikleri model mimarileri ve eğitim ölçekleri arasında farklılık gösterir

Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler

İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: