num_epochs, lr =100,0.003 animator = d2l.Animator(xlabel='epoch',ylabel=
1. 权重衰减(weight decay) L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0 代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和...
在pytorch中的代码如下: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) 权重衰减等价于 L 2 范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段。 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始...
nn.Linear(20,1) )# 定义损失函数criterion = nn.MSELoss()# 定义优化器,并设置 weight_decay 参数optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01)# 生成一些示例数据inputs = torch.randn(100,10) targets = torch.randn(100,1)# 训练循环forepochinrange(100): optimizer.zero_grad(...
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=0.1) loss_function = torch.nn.MSELoss() start_time = time.time() writer = SummaryWriter(comment='_权重衰减') for iter in range(iteration): y_pred = model(x) loss = loss_function(y, y_pred.squeeze()) ...
Applying gradient descent to this new cost function we obtain: wi←wi−η∂E∂wi−ηλwi. The new term−ηλwicoming from the regularization causes the weight to decay in proportion to its size. In your solver you likely have a learning rate set as well as weight decay. lr_mult...
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=config.learning_rate,weight_decay=0.001) 经常写机器学习代码的人应该有点感觉吧,在优化器里我们经常见到weight_decay该参数,那这个参数是什么意思呢? 权重衰减追溯起来应该要从l2范数说起,l2范数是对机器学习中参数的正则化,即y=Wx+b中对W的正则。
# 设置优化器,包含weight_decay optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) # 训练循环 # ... 4. 提醒用户根据模型性能和验证集表现调整weight_decay参数 由于weight_decay对模型的性能有显著影响,因此建议根据模型的训练过程和验证集上的表现来调整这个参数。如果...
(w)成为一个长度为batch_size的向量l=loss(net(X),y)+lambd*l2_penalty(w)l.sum().backward()d2l.sgd([w,b],lr,batch_size)if(epoch+1)%5==0:animator.add(epoch+1,(d2l.evaluate_loss(net,train_iter,loss),d2l.evaluate_loss(net,test_iter,loss)))print('w的L2范数是:',torch.norm(w)...
opt=optim.Adam(parameters,lr=args.lr,weight_decay=1e-4)# CosineAnnealingLR 余弦退火调整学习率lr_scheduler=torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt,T_max=args.epochs,eta_min=0,last_epoch=-1) weight_decay= 1e-4 weight_decay= 1e-6 ...