自适应学习率机制：AdamW/RAdam的理论基础与代码实现细节 大家好！今天我们来深入探讨深度学习优化器中两种非常重要的自适应学习率机制：AdamW 和 RAdam。我们将从理论基础入手，逐步推导其公式，并最终通过 Python 代码实现它们的核心逻辑。 1. 自适应学习率的必要性 在传统的梯度下降法中，我们使用固定的学习率更新模型参数。然而，固定的学习率在训练过程中可能会遇到一些问题： 学习率过大： 可能导致模型在最优解附近震荡，无法收敛。 学习率过小： 可能导致训练速度过慢，甚至陷入局部最小值。 自适应学习率算法通过动态调整每个参数的学习率，来解决这些问题。它们通常会根据参数的历史梯度信息来调整学习率，从而在不同阶段和不同参数上使用更合适的学习率。 2. Adam：Adaptive Moment Estimation Adam 是一种非常流行的自适应学习率优化器。它结合了动量法（Momentum）和 RMSProp 的优点。其核心思想是利用梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（variance）来调整学习率。 2.1 数学原理 Adam 的更新公式如下： 计算梯度： 计算损失 …
AdamW优化器中的Epsilon参数陷阱：浮点精度误差导致的大模型训练发散问题
AdamW优化器中的Epsilon参数陷阱：浮点精度误差导致的大模型训练发散问题 大家好，今天我们来深入探讨一个在使用AdamW优化器训练大型模型时，可能遇到的一个隐蔽但非常关键的问题：Epsilon参数陷阱。这个陷阱源于浮点精度误差，在高维参数空间下，它可能导致训练过程的发散，即使你使用了看似合理的参数设置。 1. AdamW优化器回顾与Epsilon的作用 首先，我们简单回顾一下AdamW优化器。AdamW是Adam优化器的一种变体，它通过将权重衰减从梯度更新中解耦，解决了Adam中权重衰减与学习率之间的相互影响问题，从而提高了模型的泛化能力。AdamW的更新公式如下： 计算梯度: g_t = ∇L(θ_t) (L是损失函数，θ是模型参数) 计算一阶矩估计 (动量): m_t = β_1 * m_{t-1} + (1 – β_1) * g_t 计算二阶矩估计 (RMSProp): v_t = β_2 * v_{t-1} + (1 – β_2) * g_t^2 偏差修正的一阶矩估计: m_hat_t = m_t / (1 – β_1^t) 偏差修正的二阶矩估计: v_hat_t = …
训练中的Loss Spike（损失尖峰）：AdamW优化器中的Epsilon参数与梯度裁剪的微观影响
训练中的Loss Spike：AdamW优化器中的Epsilon参数与梯度裁剪的微观影响 大家好！今天我们来深入探讨一个在深度学习模型训练过程中经常遇到的问题：Loss Spike，即损失函数突然出现大幅度上升的现象。虽然 Loss Spike 的原因有很多，但今天我们主要聚焦于两个与优化器密切相关的因素：AdamW优化器中的Epsilon参数，以及梯度裁剪。 1. Loss Spike 的常见原因与现象 在训练深度学习模型时，理想情况下，损失函数应该随着训练的进行逐渐下降，最终趋于稳定。然而，现实往往并非如此。 Loss Spike 的出现打断了这一平稳下降的趋势，严重情况下甚至可能导致训练崩溃。 Loss Spike 的原因很多，可以大致分为以下几类： 数据问题： 数据质量差： 错误标注、噪声数据等。 数据分布变化（Data Shift）： 训练集和测试集数据分布不一致，或者训练过程中数据分布发生变化。 Batch 过小： Batch Size 过小导致梯度估计不准确，容易出现 Loss Spike。 模型问题： 模型结构不稳定： 某些模型结构对训练过程中的微小变化过于敏感。 梯度 …
大模型训练中的尖峰（Spike）损耗：梯度裁剪、权重衰减与AdamW优化器的参数微调
大模型训练中的尖峰（Spike）损耗：梯度裁剪、权重衰减与AdamW优化器的参数微调 大家好，今天我们来深入探讨大模型训练中一个常见且令人头疼的问题——尖峰损耗（Spike Loss）。 尖峰损耗指的是训练过程中损失函数突然急剧上升的情况，这往往预示着训练不稳定，甚至可能导致模型崩溃。今天我们主要围绕如何使用梯度裁剪、权重衰减以及AdamW优化器及其参数微调来缓解和避免尖峰损耗。 尖峰损耗的成因 在深入探讨解决方案之前，我们首先需要了解尖峰损耗的可能成因。导致尖峰损耗的原因有很多，但最常见的包括： 梯度爆炸： 这是最常见的原因。 当模型的参数更新幅度过大时，会导致损失函数剧烈变化，形成尖峰。梯度爆炸通常发生在深度网络中，尤其是在使用非饱和激活函数（如ReLU）时。 病态曲率： 损失函数可能存在一些病态的曲率区域，模型在这些区域内移动时会非常敏感，微小的参数变化就可能导致损失函数的大幅波动。 数据问题： 训练数据中可能存在异常值或者噪声，这些数据会导致梯度计算出现偏差，从而引发尖峰。 此外，数据批次分布不均匀，某些批次包含大量困难样本，也可能导致尖峰。 学习率过高： 学习率决定了参数更新 …