loss += 0.001 * regularization_loss optimizer.zero_grad() # 清空梯度 loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 优化器 model.eval() train_score, train_loss = evaluate_model(model, train_loader, loss_func) test_score, test_loss = evaluate_model(model, test_loader, loss_func) train_...
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(...
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]] def l1_regularization(model, l1_alpha): for module in model.modules(): if type(mo...
(3)根据正则化的公式,加入正则化后,loss会变原来大,比如weight_decay=1的loss为10,那么weight_decay=100时,loss输出应该也提高100倍左右。而采用torch.optim的优化器的方法,如果你依然采用loss_fun= nn.CrossEntropyLoss()进行计算loss,你会发现,不管你怎么改变weight_decay的大小,loss会跟之前没有加正则化的大小...
2.用代码实现正则化(L1、L2、Dropout) L1范数 L1范数是参数矩阵W中元素的绝对值之和,L1范数相对于L0范数不同点在于,L0范数求解是NP问题,而L1范数是L0范数的最优凸近似,求解较为容易。L1常被称为LASSO. 1 regularization_loss = 0 2 for param in model.parameters(): ...
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...
2.用代码实现正则化(L1、L2、Dropout) L1范数 L1范数是参数矩阵W中元素的绝对值之和,L1范数相对于L0范数不同点在于,L0范数求解是NP问题,而L1范数是L0范数的最优凸近似,求解较为容易。L1常被称为LASSO. 1regularization_loss =02forparaminmodel.parameters():3regularization_loss +=torch.sum(abs(param))...
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...
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。 L2 Regularization = weight decay(权值衰减) ...
(1)损失函数(Loss Function):计算单样本的差异 Loss=f(y,^y)Loss=f(y,y^) (2)代价函数(Cost Function):计算整个训练集、样本集(所有样本)Loss的平均值、 Cost=1nn∑i−1(y,^y)Cost=1n∑i−1n(y,y^) (3)目标函数(Objective Function):训练模型的最终目标—目标包含cost和Regularization ...