||w||2是权重向量w的L2范数的平方。 weight _decay本质上是一个L2正则化系数 可以理解为: 加上这个 L2正则化,会限制模型的权重都会趋近于0 理解就是当w趋近 0 时,w平方和 会小, 模型损失也会变小 而weight_decay的大小就是公式中的λ,可以理解为λ越大,优化器就越限制权重变得趋近 0 4 范数的限制 范...
左边的是不带正则化得模型参数得分布情况,我们可以看到从迭代开始到结束整个权值得分布都没有什么变化,右边是加入了weight decay得分布,可以看到整个衰减得趋势,这说明L2正则起作用了,使得迭代过程中权重在不断得缩减,以至于模型不会过于复杂产生过拟合。 那么这个L2正则是怎么实现得呢?我们再通过调试得方式看看背后得...
这个结论来自于经典的AdamW论文Decoupled Weight Decay Regularization,原因不难从下图的看出(第6行的紫色部分):L2正则化作为一个辅助loss反映在梯度中,这个梯度不像SGD那样直接取负作为参数更新量,而是还要加上一阶动量β1mt−1(第7行),并且除以二阶动量vt^(第12行),即历史上梯度二范数的滑动平均值的平方根。...
权重衰减 权重衰减(Weight Decay)是正则化的一种技术,是针对神经网络权重参数的正则化手段。其通过为损失函数添加权重参数的L2范数来实现。在优化神经网络时,权重衰减会惩罚权重参数值过大,从而达到正则化的效果。 常见的权重衰减在损失函数中以如下形式添加: loss = 损失函数 + λ * 权重L2范数 其中λ是超参数,...
Pytorch中的 weight decay 是在优化器中实现的,在优化器中加入参数weight_decay即可,参数中的weight_decay等价于正则化系数λ 。 例如下面的两个随机梯度优化器,一个是没有加入正则项,一个加入了正则项,区别仅仅在于是否设置了参数weight_decay的值: optim_normal = torch.optim.SGD(net_normal.parameters(), lr...
一、正则化之weight_decay 1. Regularization:减小方差的策略 误差可分解为:偏差,方差与噪声之和。即误差 = 偏差 + 方差 + 噪声之和 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,即刻画了数据扰动所造成的影响 ...
权重衰减：通过增加正则化项来控制模型复杂度的优化方法 在机器学习中，模型的复杂度是一个重要的问题。过于复杂的模型容易导致过拟合，而过于简单的模型则可能导致欠拟合。为了解决这个问题，研究者们提出了一种优化方法——权重衰减（Weight Decay）。通过增加正则化项来控制模型的复杂度，权重衰减可以有效地平衡模型的...
其实正则化除了控制系数大小这个作用以外,还有别的的用途。(事实上这类正则化有一个统一的名字叫Weight Decay) 正则化是一种思想,通过对某些因素进行控制来达成我们的目的,达成什么样的目的?这里的正则化是为了减小我们模型的方差。微分方程里头其实也有正则化这一说法,它的正则化是为了让我们的解变得更加锁死,更加...
正则化(Regularization):权重衰减(Weight Decay) 我们要努力确保你们能理解在这个我们构建的这个优异的collab learner模型里的每行代码在做什么。刚才没有讲这个wd,wd代表weight decay(权重衰减)。什么是权重衰减?它是一种正则化(regularization)。什么是正则化?
避免过拟合的方法有很多:early stopping、数据集扩增(Data augmentation)、正则化(Regularization)包括L1、L2(L2 regularization也叫weight decay),dropout。 L2 regularization(权重衰减) L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方...