L1 penalty、L2 penalty是什么意思?能不能具体点。谢谢! 就是L1范数和L2范数的意思吧,在深度学习里面就是分别指的是正则化里面的那(lambda*|w|)/2和(lambda*w*w)/2吧
范数惩罚项:这里只惩罚模型的权重参数。 def l2_penalty(w): return (w**2).sum() / 2 1. 2. 1.3.3 定义训练和测试 下面定义如何在训练数据集和测试数据集上分别训练和测试模型:在计算最终的损失函数时添加 范数惩罚项。 batch_size, num_epochs, lr = 1, 100, 0.003 net, loss = d2l.linreg, d2...
L2 penalty 书名:R Deep Learning Essentials 作者名:Dr. Joshua F. Wiley 本章字数:1236字 更新时间:2021-07-09 19:58:22首页 书籍详情 目录 字号 背景 手机阅读举报 登录订阅本章 >
基于tensorflow的L2正则化实现前置条件什么是正则化(regularization)如果用一句话解释:正则化就是通过增加权重惩罚(penalty)项到损失函数,让网络倾向于学习小一点的权重,从而达到抑制过拟合,增加模型泛化能力…
def l2_penalty(w): return tf.reduce_sum((w**2)) / 2 定义模型,损失函数,梯度下降算法: def linreg(X, w, b): return tf.matmul(X, w) + b # 在实现中,我们需要把真实值y变形成预测值y_hat的形状。以下函数返回的结果也将和y_hat的形状相同。
注意观察,有一个参数penalty的默认参数是l2,这说明sklearn中默认是使用L2正则项的,且超参数C默认1。 log_reg.score(X_train, y_train) 1. 0.7933333333333333 1. log_reg.score(X_test, y_test) 1. 0.86 1. 我们发现准确不高,这很正常!因为设置的就是非线性的数据,而现在用的还是没加多项式的逻辑回归。
所以L2正则项加入之后,权重的绝对值大小就会整体倾向于减少,尤其不会出现特别大的值(比如噪声),即网络偏向于学习比较小的权重。所以L2正则化在深度学习中还有个名字叫做“权重衰减”(weight decay),也有一种理解这种衰减是对权值的一种惩罚,所以有些书里把L2正则化的这一项叫做惩罚项(penalty)。
一种理解这种衰减是对权值的一种惩罚,所以有些书里把L2正则化的这一项叫做惩罚项(penalty)。 我们通过一个例子形象理解一下L2正则化的作用,考虑一个只有两个参数w1w1和w2w2的模型,其损失...weight_decay参数与此有关)。对于随机梯度下降(对一个mini-batch中的所有x的偏导求平均): 对于L1正则化:C=C0+λn∑...
defl2_penalty(w): returntorch.sum(w.pow(2)) /2# 这里我们没有把lambda写进了,我们会写在外面 # 定义训练函数 deftrain(lambd): w, b = init_params() net, loss =lambdaX: d2l.linreg(X, w, b), d2l.squared_loss num_epochs, lr =100,0.003 ...
就是L1范数和L2范数的意思吧，在深度学习里面就是分别指的是正则化里面的那（lambda*|w|）/2和（lambda*w*w）/2吧