[[L2 Regularization]] 和 [[Weight Decay]] 在 Adam 这种自适应学习率算法中并不等价

使用 Adam 优化带 L2 正则损失并不有效

• 正常权重衰减是对所有权重都采用相同的系数进行更新，本身比较大的权重对应的梯度也会比较大，惩罚也越大。

• Adam 计算步骤中减去项会除以梯度平方的累积，使梯度大的减去项偏小，从而大梯度的权重不会像解耦权重衰减那样得到正则化。

红色部分 Adam + L2 regularization，line 12 中 L2 部分会被二阶梯度调整，梯度变化快的方向上，调整之后的值比较小，这个方向上正则化更少。

• $\theta_t \rightarrow \theta_{t-1}-a \frac{\beta_1 m_{t-1}+\left(1-\beta_1\right)\left(\nabla f_t+\lambda \theta_{t-1}\right)}{\sqrt{\hat{V}_t}+\epsilon}$

• 分子右上角的 $\lambda \theta_{t-1}$ 向量各个元素被分母 $\sqrt{\hat{V}_t}$ 项调整。

  • 梯度变化快的方向上，$\sqrt{\hat{V}t}$ 有更大的值，从而使调整后的 $\frac{\lambda \theta{t-1}}{\sqrt{\hat{V}_t}}$ 更小

作者提出以绿色的方式来在 Adam 中正确引入 weight decay ，使用相同的参数来正则化所有的权重，完成梯度下降与 WD 的解耦。

AdamWeightDecayOptimizer 通过 [[Weight Decay]] 参数控制

[[BERT]] 中使用 AdamW

都9102年了，别再用Adam + L2 regularization了 - 知乎

• 实现 L2正则=Weight Decay？并不是这样 - 知乎

NLP 之类的任务，每个 batch 采样到的词有限，每次更新对 embedding 的梯度估计是稀疏的，对 momentum-based 的 Optimizer，现在所有框架实现都会用当前的 momentum 去更新所有的词，即时这些词在连续的几十步更新都没有被采样到，这可能会使 embedding 过拟合。

LazyAdam 仅更新当前 batch 中出现的稀疏变量索引的移动平均累加器，而不是更新所有索引的累加器。

Ref

• 优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)_sgd收敛比adam慢_糖葫芦君的博客-CSDN博客