AdamW不等同于Adam损失加L2正则
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AdamW不等同于Adam损失加L2正则
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AI 综述
cneuralnetwork讲解Adam与AdamW的差异，指出AdamW采用“解耦权重衰减”，不等同于在Adam的损失中直接加入λ||w||²。 文章以机器学习面试题形式说明，两种权重衰减方式虽然目的相关，但实现机制不同，不能视为同一种优化方法。
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最新进展10月30日 17:56
Adam 与 AdamW 的区别：解耦权重衰减为何不等价于损失加 L2 正则报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- AGI HuntAdam 与 AdamW 的区别：解耦权重衰减为何不等价于损失加 L2 正则
AdamW 与在 Adam 的 loss 中直接加入 λ||w||² 并不等价，核心区别在于 AdamW 引入了“解耦权重衰减（decoupled weight decay）”。文章以 ML 面试题的形式，进一步解释两种权重衰减方式为何不能视为同一种实现。
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