(4)采用torch.optim的优化器实现正则化的方法,是没问题的!只不过很容易让人产生误解,对鄙人而言,我更喜欢TensorFlow的正则化实现方法,只需要tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES),实现过程几乎跟正则化的公式对应的上。(5)Github项目源码:https://github.com/PanJinquan/pytorch-learning-tutorials/bl...
这里L1加的sign(),L2加的参数本身,是因为这就是L1/2正则化的梯度,见[[#公式原理]] def l1_regularization(model, l1_alpha): for module in model.modules(): if type(module) is nn.BatchNorm2d:#可以针对某一层进行正则化 module.weight.grad.data.add_(l1_alpha * torch.sign(module.weight.data))...
(4)采用torch.optim的优化器实现正则化的方法,是没问题的!只不过很容易让人产生误解,对鄙人而言,我更喜欢TensorFlow的正则化实现方法,只需要tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES),实现过程几乎跟正则化的公式对应的上。 (5)Github项目源码:https:///PanJ...
l1_loss = Variable(torch.FloatTensor(1), requires_grad=True) for name, param in model.named_parameters(): if \'bias\' not in name: l1_loss = l1_loss (reg * torch.sum(torch.abs(W))) 1. 2. 3. 4. 5. Orthogonal Regularization reg = 1e-6 orth_loss = Variable(torch.FloatTensor(...
pytorch实现 L2和 L1正则化 regularization的操作 1.torch.optim优化器实现 L2正则化 torch.optim集成了很多优化器,如SGD,Adadelta,Adam,Adagrad,RMSprop等,这些优化器自带的一个参数 weight_decay,用于指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ参数,注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法,你可以 查看注释,参数weigh...
Obj = Cost + Regularization 这里得代价函数Cost是 我们这里得正则化部分就是有L1正则项和L2正则项两种。我们先来看看两者得表达式: 如果加上这种正则项,就是希望我们得代价函数小,同时也希望我们这里得wi小,这样就说明每个样本得权重都很小,这样模型就不会太多得关注某种类型得样本,模型参数也不会太复杂,有利于...
L1 正则化的特点: 不容易计算, 在零点连续但不可导, 需要分段求导 L1 模型可以将 一些权值缩小到零(稀疏) 执行隐式变量选择。这意味着一些变量值对结果的影响降为 0, 就像删除它们一样 其中一些预测因子对应较大的权值, 而其余的(几乎归零) 由于它可以提供稀疏的解决方案, 因此通常是建模特征数量巨大时的首选...
L1正则化 def train_batch(x, y, model, opt, loss_fn): prediction = model(x) l1_regularization = 0 for param in model.parameters(): l1_regularization += torch.norm(param,1) batch_loss = loss_fn(prediction, y) + 0.0001*l1_regularization ...
l1_regularization = torch.nn.L1Loss(reduction='sum') loss = ... # Standard cross-entropy loss for param in model.parameters(): loss += torch.sum(torch.abs(param)) loss.backward() 不对偏置项进行权重衰减(weight decay) pytorch里的weight decay相当于l2正则 bias_list = (param for name, ...
regularization:正则化,迫使网络一些高阶参数接近于0 data argumentation:意思是对于原来的一些数据进行增强,对照片进行变换,比如旋转、裁剪、调色、加噪声。效果比真实的同数量的差很多,但是一般比原来没有变换的情况好很多 四种比较常用的方法 flip:翻转的意思 ...