minibatch_loss=loss.item()ifi%500==499:print('Loss after mini-batch %5d: %.5f (of which %.5f l2 loss)'%(i+1,minibatch_loss,l2))current_loss=0.0# Process is complete.print('Training process has finished.')
使用nn.CrossEntropyLoss()创建交叉熵损失函数。它会自动适应模型输出的softmax预测。 3. 定义优化器并设置L2正则化系数 接下来,我们需要定义优化器并设置L2正则化。这里我们使用Adam优化器,并使用weight_decay参数来实现L2正则化。以下是代码: # 定义模型参数input_size=784# 示例输入大小(28x28的图像)hidden_size...
L2正则化项通常在损失函数中添加,即: Losstotal=Lossoriginal+λ∑i=1Nwi2Losstotal=Lossoriginal+λi=1∑Nwi2 其中,λλ是L2正则化系数,wiwi是模型参数。 L2正则化系数的选择 选择合适的L2正则化系数是非常重要的,它直接影响模型的表现。以下是选择的几个方法: 网格搜索:可以在一个范围内...
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...
在backward()之后,添加正则化项到参数变量的梯度中,然后再进行step()。 loss=criterion(outputs,labels) loss.backward()#反向传播求梯度 插入l1_regularization/l2_regularization方法 optimizer.step()#更新参数 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]] ...
pytorch 代码损失函数l2正则化代码 在PyTorch中，使用L2正则化的方式主要有两种：直接计算L2范数和使用weight_decay参数。L2正则化是一种常用的正则化方法，也叫权重衰减（weight decay），它的原理是为了防止模型过拟合。L2正则化可以通过在损失函数中添加正则项的方式进行实现，正则项是模型的权重矩阵（或向量）的平方...
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...
1.3 L2正则项——weight_decay 从直观上讲,L2正则化(weight_decay)使得训练的模型在兼顾最小化分类(或其他目标)的Loss的同时,使得权重w尽可能地小,从而将权重约束在一定范围内,减小模型复杂度;同时,如果将w约束在一定范围内,也能够有效防止梯度爆炸。