用swintransformer语义分割自己的数据集 使用Adamw优化器的话l2正则大概设置成多少比较好啊 训练集大概1万张224x224 感觉结果总是容易过拟合
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- yangkun314159 2023-02-24 20:38关注
引用自chatgpt
AdamW优化器是Adam优化器的一种变体,主要是为了解决Adam优化器可能会带来的权重衰减不准确的问题。因此,AdamW优化器已经包含了权重衰减(weight decay)的功能,因此不需要单独设置权重衰减的参数。对于L2正则化的参数设置,通常需要进行一定的实验来确定最优参数。一般来说,L2正则化的参数设置不应该太大,否则可能会抑制模型的性能。在实际操作中,可以先尝试一些常用的L2正则化参数值,例如0.001或0.0001,并通过训练集和验证集的性能来选择最优参数。
针对您提到的语义分割问题,由于输入图像的分辨率较高(224x224),同时训练集中有1万张图像,因此可能需要使用更加复杂的模型来处理这些图像。此外,还可以尝试进行数据增强等操作,以提高模型的泛化能力和防止过拟合的问题。
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