开发工具:
文件大小: 619kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-21
详细说明：SAM优化器
锐度感知最小化可有效提高泛化能力
〜在Pytorch中〜
SAM同时将损耗值和损耗锐度最小化。特别地，它寻找位于具有均匀低损耗的邻域中的参数。 SAM改进了模型的通用性，并。此外，它提供了强大的鲁棒性，可与专门针对带有噪声标签的学习的SoTA程序所提供的噪声相提并论。
这是的非官方存储库，。在实现方面，SAM类是一个轻量级包装器，用于计算正则化的“清晰度感知”渐变，该渐变由基础优化器（例如带有动量的SGD）使用。该存储库还包括一个的简单 ;作为概念验证，它在此数据集上以强劲的势头击败了SGD的表现。
在使用和不使用SAM的情况下，培训结束时的ResNet损失情况。锐度感知更新导致最小值明显变宽，从而导致更好的泛化属性。
用法
在您的培训管道中使用SAM应该很简单。只需记住，训练的速度将慢一倍，因为SAM需要两次向前-向后的传递才能使“清晰感”梯度变准。如果您使用渐变剪切，请
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
相关搜索:
