左边的是不带正则化得模型参数得分布情况,我们可以看到从迭代开始到结束整个权值得分布都没有什么变化,右边是加入了weight decay得分布,可以看到整个衰减得趋势,这说明L2正则起作用了,使得迭代过程中权重在不断得缩减,以至于模型不会过于复杂产生过拟合。 那么这个L2正则是怎么实现得呢?我们再通过调试得方式看看背后得...
Pytorch中的weight decay是在优化器中实现的,在优化器中加入参数weight_decay=即可,例如下面的两个随机梯度优化器,一个是没有加入正则项,一个加入了正则项,区别仅仅在于是否设置了参数weight_decay的值: optim_normal = torch.optim.SGD(net_normal.parameters(), lr=lr_init, momentum=0.9) optim_wdecay = tor...
weight_decay参数的一般设置范围可以相当广泛,但通常设置在非常小的值,如1e-4到1e-2之间。这个范围是根据经验得出的,不同的模型和任务可能需要不同的设置。 3. 给出具体的weight_decay参数设置建议 一个常见的、较为保守的weight_decay设置是1e-4或5e-4。这些值在大多数情况下都能提供不错的正则化效果,同时...
for name, layer in net_weight_decay.named_parameters(): writer.add_histogram(name + '_grad_weight_decay', layer.grad, epoch) writer.add_histogram(name + '_data_weight_decay', layer, epoch) # 测试 test_pred_normal, test_pred_wdecay = net_normal(test_x), net_weight_decay(test_x) ...
weight_decay(float,可选的) -权重衰减(L2 惩罚)(默认值:0) dampening(float,可选的) -动量阻尼(默认值:0) nesterov(bool,可选的) -启用 Nesterov 动量(默认值:False) ps:在实际中权重衰退一般是取到10−2,10−3,10−410−2,10−3,10−4,其实权重衰退效果会有一点,但是不是很好,不要过多...
直接在参数更新的时候用weight decay（第12行绿色部分），保证weight decay对所有参数“一视同仁”，不...
先介绍一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的设置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight_decay 可以作用于所有的可训练参数, 不妨称为 global weight decay, 另外还可以为各层中的每个可训练参数设置独立的 d
1. Weight decay Weight decay 是一种正则化方法,大概意思就是在做梯度下降之前,当前模型的 weight 做一定程度的 decay。上面这个就相当于...
2. 正则化之 weight_decay 正则化从字面意思上可能一下子就懵逼,其实这是个纸老虎, 它就是一个减少方差的策略。那么这里就涉及到了一个概念方差, 什么是方差呢? 误差可分解为:偏差,方差与噪声之和。即误差 = 偏差 + 方差 + 噪声 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的...
在Caffe和TensorFlow中，权重衰减通常与优化器设置相关联。在PyTorch中，权重衰减的配置较为独特。PyTorch通过将权重衰减参数设置在优化器（Optimizer）层级进行管理。这意味着，在创建优化器时，可以直接指定weight_decay参数，从而影响由该优化器负责优化的所有可训练参数。这一设置与Caffe中的SolverParameter....