我们通过代码来学习pytorch得L2正则项,在pytorch中,L2正则项又叫做weight decay(权值衰减)。我们来看看为啥叫权值衰减,是怎么衰减了。首先,我们原来得时候,参数得更新公式是这样得: 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...
L2范数是最熟悉的,它就是欧几里得距离,公式如下: L2范数有很多名称,有人把它的回归叫“岭回归”(Ridge Regression),也有人叫它“权值衰减”(Weight Decay)。以L2范数作为正则项可以得到稠密解,即每个特征对应的参数w L1范数和L2范数的区别 引入PRML一个经典的图来说明下L1和L2范数的区别,如下图所示: 如上图所...
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...
PyTorch 的 normalize 函数有多种用法,其中比较常见的是将张量进行 mean 和 std 标准化处理。具体用法如下: ```python。 torch.nn.functional.normalize(tensor, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)。 ```。 参数说明: - `tensor`:待标准化的张量。 -`p`:标准化的范式,默认为2,即L2范式。 - `dim...
transform(get_transforms(),size=32) #On windows, must set num_workers=0. Otherwise, remove the argument for a potential performance improvement .databunch(bs=64,num_workers=0) .normalize(cifar_stats))train_set = set(data_labeled.train_ds.x.items)src = (ImageList.from_folder(path) ....
torch.bmm(X, torch.transpose(X, 1, 2)) / (H * W) # Bilinear poolingassert X.size() == (N, D, D)X = torch.reshape(X, (N, D * D))X = torch.sign(X) * torch.sqrt(torch.abs(X) + 1e-5) # Signed-sqrt normalizationX = torch.nn.functi...
L = L1 + L2 + L3 但是我们的模型中 L1:与年龄相关的损失，如平均绝对误差，因为它是回归损失。L2:与种族相关的交叉熵，它是一个多类别的分类损失。L3:性别有关的损失，例如二元交叉熵。这里损失的计算最大问题是损失的量级是不一样的，并且损失的权重也是不相同的，这是一个一直在被深入研究的问题，我们...
torch.bmm(X, torch.transpose(X, 1, 2)) / (H * W) # Bilinear poolingassert X.size() == (N, D, D)X = torch.reshape(X, (N, D * D))X = torch.sign(X) * torch.sqrt(torch.abs(X) + 1e-5) # Signed-sqrt normalizationX = torch.nn.function...
L1范数和L2范数的区别在于，L1范数在优化问题中倾向于产生稀疏解，而L2范数倾向于产生稠密解。从贝叶斯先验的角度看，加入正则项相当于加入了先验信息，有助于提高模型的泛化能力。归一化与标准化的区别在于缩放方式。归一化仅考虑最大值和最小值，标准化则考虑整体样本分布，通过方差体现缩放弹性，所有数据...
AdamW是由fast.ai推广的具有权重衰减(而不是L2正则化)的Adam。现在可以在PyTorch中直接使用,torch.optim.AdamW。无论在误差还是训练时间上,AdamW都比Adam表现更好。 Adam和AdamW都可以很好地使用上面描述的1Cycle策略。 还有一些自带优化器最近受到了很多关注,最著名的是LARS和LAMB。