pytorch中l2norm使用 尽管ReLU相比其它激活函数已经大大避免了发生梯度消失或者为0的现象,但不好的参数初始化方法也会导致这种情况的出现。 使用标准正态分布初始化 这里用torch.randn()来做实际上就是对参数w和b进行了N~(0,1)的标准正态分布初始化,这个初始化值都很小,比较接近0。 import torch from torch.nn...
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L1范数(L1Norm)又称叫“稀疏规则算子”,为x向量各个元素绝对值之和,比如向量A=[1,-1,3], 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|。 L2范数: 又称Euclidean范数,为x向量各个元素平方和的1/2次方。 Lp范数: 为x向量各…
>>>importtorch>>>importtorch.linalgasLA>>>vec=torch.arange(0,9,dtype=torch.float)>>>mat=vec.resize(3,3)>>>vectensor([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.])>>>mattensor([[0.,1.,2.],[3.,4.,5.],[6.,7.,8.]])>>>LA.vector_norm(vec)# 默认 L2 Normtensor(14.2829)>>>LA...
1.4 L2范数 L2范数是我们最常见最常用的范数了,我们用的最多的度量距离欧式距离就是一种L2范数,它的定义如下: Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开放,pytorch调用函数norm(x,2)。 像L1范数一样,L2也可以度量两个向量间的差异,如平方差和:SSD ...
7.MSELoss(L2 norm) 创建一个criterion计算input x和target y的每个元素的均方误差(mean absolute error (MAE)) unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none')为: N表示batch size 如果reduction不为'none'(默认设为'mean'),则: x和y是有着n个向量的任意形状的张量 ...
直接计算L2范数是最常见的L2正则化的方式。在PyTorch中,可以通过torch.norm函数计算一个张量的L2范数。正则化项可以通过对模型的参数进行迭代并计算它们的L2范数之和来实现。 以一个简单的线性回归模型为例,模型的损失函数为均方误差(MSE),我们可以在计算损失的同时添加正则项。 首先,我们定义一个数据集,包含输入和...
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。
semilogy(range(1, num_epochs + 1), train_ls, 'epochs', 'loss', range(1, num_epochs + 1), test_ls, ['train', 'test']) print('L2 norm of w:', w.norm().item()) 观察过拟合 代码语言:javascript 复制 fit_and_plot(lambd=0) 使用权重衰减 代码语言:javascript 复制 fit_and_plot(...
torchsort 有两个函数：soft_rank 和 soft_sort，每个函数都有参数 regularization (l2 或 kl) （正则化函数）和 regularization_strength(标量值)。每个都将对二维张量的最后一个维度进行排序，准确率取决于正则化强度：import torchimport torchsortx = torch.tensor([[8, 0, 5, 3, 2, 1, 6, 7, 9]])...