l1-norm loss & l2-norm loss (l1范数和l2范数作为正则项的比较),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
L_{norm1} = L\left( \hat{y},y \right)+\lambda\sum_{\omega}^{}{ \omega^{2}} 正则化有防止过拟合的作用,为啥呢? 正则化之所以能够降低过拟合的原因在于,正则化是结构风险最小化的一种策略实现。给loss function加上正则化项,能使得新得到的优化目标函数h = f+normal,需要在f和normal中做一个...
l1 norm 对于离群点更加鲁棒。 l1 norm 对应拉普拉斯先验,l2 norm对应高斯先验。 首先看一下各种lp norm的形状: 从0到inf,norm的形状是逐渐变“胖”的过程,当然这是有限度的,限制就是l inf norm时候的立方体,可以看成一个初始在坐标轴上逐渐膨胀的气球被禁锢在一个在各坐标轴为1的点处与该轴垂直的平面所围...
batchNorm可能捣鬼 如果你的网络中batchNorm层很多,而且充当比较重要的角色,那么可以适当地检查一下Tensor在输入Batchnorm层后有没有可能变为nan,如果恰好发生这种情况,batchNorm层中的移动均值(running_mean)和移动方差(running_var)也很有可能都是nan,而且这种情况很有可能发生在预测阶段。 这种情况通过发生在训练集和...
1) 损失种类 MSE和Cross Entropy Loss。 2) MSE用ptorch的torch.norm求解MSE时,最后要pow(2), norm求出来的是开根号的,均方差不开根号,所以最后要平方下。 3) 损失函数对参数求导下面是通用的形式,f(x)对 \…
下图2 展示了在目标检测模型中 gradient norm 的分布情况,表明了容易样本在梯度中会占主导地位,以及模型无法处理一些特别困难的样本,这些样本的数量甚至超过了中等困难的样本,但模型不应过于关注这些样本,因为它们可以认为是离群点。(对应上述观点 A 和观点 B-2)▲图...
2、Grad Norm 梯度归一化的主要目的在于希望不同任务任务对应的梯度具有相似的大小,从而控制多任务网络的训练。通过这样做,我们鼓励网络以相同的速度学习所有的任务。grad norm本身不focus于不同任务之间的权重,而是将所有任务等同视之,只是希望所有任务的更新能够相...
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forepochinrange(num_epochs):optimizer.zero_grad()output=model(inputs)loss=criterion(output,labels)loss.backward()# 梯度裁剪torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),max_norm=1.0)optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
最近在按照一篇论文描述实现论文中模型(是NLP的序列标注模型),开始时参数全部按照论文中描述采用相同参数,包括RNN类型,隐藏层数目,embedding方式,dropout值, gradient clip值,L2 norm值, RNN层数。在模型大功告成之后,一运行,单个sample的loss大概在从2.09降到0.4左右就不降了,验证集的F1值在0.3左右不增加了,我当时...