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
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。