update doc

docs/zh_cn/tutorials/optim_wrapper.md

@@ -329,17 +329,19 @@ optimizer = build_optim_wrapper(ToyModel(), optim_wrapper)
 
 `decay_mult`：所有参数的衰减系数
 
-`bias_lr_mult`：偏置的学习率系数（不包括正则化层的偏置以及可变形卷积的 offset），默认值为 1
+`bias_lr_mult`：偏置的学习率系数（不包括正则化层的偏置以及可变形卷积的 offset）
 
-`bias_decay_mult`：偏置的权值衰减系数（不包括正则化层的偏置以及可变形卷积的 offset），默认值为 1
+`bias_decay_mult`：偏置的权值衰减系数（不包括正则化层的偏置以及可变形卷积的 offset）
 
-`norm_decay_mult`：正则化层权重和偏置的权值衰减系数，默认值为 1
+`norm_decay_mult`：正则化层权重和偏置的权值衰减系数
 
-`dwconv_decay_mult`：Depth-wise 卷积的权值衰减系数，默认值为 1
+`flat_decay_mult`：一维参数的权值衰减系数
+
+`dwconv_decay_mult`：Depth-wise 卷积的权值衰减系数
 
 `bypass_duplicate`：是否跳过重复的参数，默认为 `False`
 
-`dcn_offset_lr_mult`：可变形卷积（Deformable Convolution）的学习率系数，默认值为 1
+`dcn_offset_lr_mult`：可变形卷积（Deformable Convolution）的学习率系数
 
 #### 为模型不同部分的参数设置不同的超参系数
 

mmengine/optim/optimizer/default_constructor.py

@@ -42,6 +42,8 @@ class DefaultOptimWrapperConstructor:
     - ``norm_decay_mult`` (float): It will be multiplied to the weight
       decay for all weight and bias parameters of normalization
       layers.
+    - ``flat_decay_mult`` (float): It will be multiplied to the weight
+      decay for all one-dimensional parameters
     - ``dwconv_decay_mult`` (float): It will be multiplied to the weight
       decay for all weight and bias parameters of depthwise conv
       layers.