在pytorch中进行L2正则化,最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率,相当于L2正则化中的 ,也就是: 中的 。但是有一个问题就是,这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数,包括权值 和偏置 同时进行的,很多时候如果对 进行L2正则化将会导致严重的欠拟合1,因此这个时候一般只需要对权值进...
L2 正则化通过添加参数的平方和来施加惩罚,公式为: λ 控制着正则化的强度。 L2 正则化倾向于让参数值趋近于零但不会完全为零,这有助于处理参数值过大的问题,从而减少模型在训练数据上的过拟合。 Elastic Net 正则化: Elastic Net 正则化是L1和L2正则化的组合,它在损失函数中同时添加了L1和L2惩罚项,公式为:...
它可以通过Ridge类来实现;Elastic Net回归结合了L1和L2正则化。它通过ElasticNet类实现 Pytorch代码实现 但是这些都是最简单的线性回归的扩展,通过上面的介绍,我们看到这些正则化的方式都是通过修改模型本身的权重来实现的,所以我们可以在MLP上也使用这些正则化的方法,下面我们将使用Pytorch来演示这个步骤 首先我们看下L1...
loss += 0.01 * l2_regularization #反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 在上述代码中,我们首先在前向传播之后计算了模型权重的L2范数,并乘以一个惩罚系数0.01。然后,将正则化项添加到损失函数中。最后,在反向传播和优化过程中,我们可以看到正则项的梯度也被计算和更新...
我们在本身的一个简单的MLP中增加了一个compute_l1_loss方法,在我们计算完基本的损失后,还会计算模型参数的L1 损失,然后与基本损失相加,最后使用这个最终损失来进行反向传播。 L2正则化也很容易。我们不取权重值的绝对值,而是取它们的平方。 代码语言:javascript ...
但是有一个问题就是,这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数,包括权值ww和偏置bb同时进行的,很多时候如果对bb进行L2正则化将会导致严重的欠拟合1,因此这个时候一般只需要对权值进行正则即可,当然,你可以获取模型中的所有权值,然后按照定义的方法显式地进行处理,得到一个正则损失之后在交给优化器优化,这是一个...
在机器学习中,L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术,它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。 正则化介绍 L1 正则化(Lasso回归): L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚,公式可以表示为: 其中L0 是原始的损失函数,λ 是正则化强度,wi是模型参数。
而现在,我们得Obj加上了一个L2正则项Obj = Loss + \frac{\lambda}{2}*\sum_{i}^{N}{w_i}^2,那么参数得更新方式也就变成了下面这个: 我们知道λ得取值是0-1得,那么就是说每一次迭代之后,这个参数wi本身也会发生一个衰减。也就是说我们加上L2正则项与没有加L2正则项进行一个对比得化,加入L2正则项...
L2正则化目标函数: PyTorch中添加L2正则:PyTorch的优化器中自带一个参数weight_decay,用于指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ参数。 权值未衰减的更新公式: 权值衰减的更新公式: 下面,分别通过不添加L2正则与添加L2正则进行比较: 代码实现: # -*- coding:utf-8 -*- ...
在机器学习中,L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术,它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。 正则化介绍 L1 正则化(Lasso回归): L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚,公式可以表示为: 其中L0 是原始的损失函数,λ 是正则化强度,wi是模型参数。