YOLOv5优化器介绍
时间: 2023-09-25 16:10:47 AIGC 浏览: 173
YOLOv5使用的优化器是AdamW,它是Adam优化器的一种变体。AdamW在Adam的基础上加入了权重衰减(Weight Decay)的惩罚项,用于防止过拟合。AdamW的更新规则如下:
首先,计算梯度的均值和方差:
$$m_t = \beta_1m_{t-1} + (1-\beta_1)g_t$$
$$v_t = \beta_2v_{t-1} + (1-\beta_2)g_t^2$$
其中,$g_t$表示当前的梯度,$\beta_1$和$\beta_2$为超参数,分别表示梯度的一阶和二阶动量的衰减率。
然后,对梯度进行修正:
$$\hat{m}_t = \frac{m_t}{1-\beta_1^t}$$
$$\hat{v}_t = \frac{v_t}{1-\beta_2^t}$$
接下来,使用修正后的梯度和学习率进行参数的更新:
$$\theta_t = \theta_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon} \cdot \hat{m}_t$$
最后,加入权重衰减的惩罚项:
$$\theta_t = \theta_t - \eta \cdot \lambda \cdot \theta_{t-1}$$
其中,$\lambda$为权重衰减系数,$\epsilon$为避免除以零的小常数。
AdamW优化器的优点是在Adam的基础上加入了权重衰减,使得模型更加稳定,并且可以通过调整权重衰减系数来控制模型的复杂度。此外,AdamW可以自适应地调整学习率,避免了手动调节学习率的繁琐过程。
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