pytorch中l2norm使用 尽管ReLU相比其它激活函数已经大大避免了发生梯度消失或者为0的现象,但不好的参数初始化方法也会导致这种情况的出现。 使用标准正态分布初始化 这里用torch.randn()来做实际上就是对参数w和b进行了N~(0,1)的标准正态分布初始化,这个初始化值都很小,比较接近0。 import torch from torch.nn...
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vgg主体部分实现了和pytorch精度一致,然后有个自定义L2norm层,我就傻眼了,翻遍了整个这个仓库都没有,tensorrt不熟悉,难啊。 pytorch的L2norm层代码: importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportFunction#from torch.autograd import Variableimporttorch.nn.initasinitclassL2Norm(nn.Module):def__init__(s...
Hello, I don't understand why you calculate out = weight*x before return out and not return the x straightly.Could you tell me the reason? thx~~ :) def forward(self, x): norm = x.pow(2).sum(1).sqrt()+self.eps x/=norm.expand_as(x) out = s...
在pytorch中没有明确的添加L1和L2正则化的方法,但是可以直接的采用优化器自带的weight_decay选项来制订权重衰减,相当于L2正则化中的 : optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-5) 上面这是Adam优化器的一种达到L2正则化效果的一种方式。pytorch中还有很多这样的优化器,如...
不仅考虑方向，也考量尺度，其结果范围可能变动，受向量长度及维度影响。若对向量x，y执行L2-norm操作，则：[公式]此时，优化欧式距离公式等价于优化余弦距离公式。在无监督对比学习中，确保向量q，k进行L2归一化以优化信息抽取。[公式]在PyTorch中，L2归一化操作对应函数nn.functional.normalize()。
如果向量x,y进行了L2-norm,则有: |x|=|y|=||x||2=||y||2=1,此时: 可以看到,优化欧式距离|x−y|等效于优化余弦距离1−cos<x,y> 因此,在无监督对比学习的InfoNCE loss中,向量q,k都需要进行L2归一化。 在pytorch中,L2归一化操作对应函数 nn.functional.normalize(). ...
下面我们来介绍两种在PyTorch中实现L2正则化的方法。 方法一:直接计算L2范数 直接计算L2范数是最常见的L2正则化的方式。在PyTorch中,可以通过torch.norm函数计算一个张量的L2范数。正则化项可以通过对模型的参数进行迭代并计算它们的L2范数之和来实现。 以一个简单的线性回归模型为例,模型的损失函数为均方误差(MSE),...
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...
选择MSE均方差损失函数,使用torch.norm()计算权重的L2范数。 3.4 训练参数 无论是否增加L2范数惩罚项,训练参数都是一样的(控制变量):优化函数选用torch.optim.Adam(),学习速率lr=0.005,训练次数epoch=3000。 4. 结果对比 增加L2范数学习结果为: 其中红点为训练数据;黄色线为解析解,即y=x^2;蓝色线为训练后的...