||w||2是权重向量w的L2范数的平方。 weight _decay本质上是一个L2正则化系数 可以理解为: 加上这个 L2正则化,会限制模型的权重都会趋近于0 理解就是当w趋近 0 时,w平方和 会小, 模型损失也会变小 而weight_decay的大小就是公式中的λ,可以理解为λ越大,优化器就越限制权重变得趋近 0 4 范数的限制 范数的限制
长期以来,大家提到L2正则化(L2 normalization)和权重衰减(Weight Decay)的时候总是默认它们实质上是相等的,都是对参数 W 的L2范数施加一个正则项惩罚,防止过大的参数造成过拟合,只不过实现的方式不同: L2正则化:顾名思义,在原来的loss L 的基础上加一个L2范数正则项,变成 L′=L+12λW2 ,梯度则变成: g′...
L=Loriginal +(2/λ)∑w2 这个公式是带有权重衰减(Weight Decay)的正则化损失函数,其中: Loriginal 是原始的损失函数。(2/λ )∑w2 是正则化项,用于控制模型权重的复杂度。λ 是正则化参数,用于调整正则化项…
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,参数中的weight_decay等价于正则化系数λ 。 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=...
权重衰减(Weight Decay)是正则化的一种技术,是针对神经网络权重参数的正则化手段。其通过为损失函数添加权重参数的L2范数来实现。在优化神经网络时,权重衰减会惩罚权重参数值过大,从而达到正则化的效果。 常见的权重衰减在损失函数中以如下形式添加: loss = 损失函数 + λ * 权重L2范数 ...
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...
如上指定了可学习参数net.layer.bias(这是网络中的一个偏置参数)的学习率lr为0.01,weight_decay为0(也就是没有正则化项)。 对于非常简单的模型,我们可以手动把可学习参数写成如上代码中的字典形式,但对于比较复杂的模型很难手动一个一个的分离出来。通过分析发现,对于比较复杂的模型,其中所有的偏置参数的名字中都...
模型泛化能力,是设计和评估一个机器学习 or 深度学习方法时无比重要的维度,所以我想通过一系列文章,与大家全面地讨论机器学习和深度学习中的泛化(generalization)/正则化(regularization),一方面从多角度理解模型的泛化问题,另一方面,从泛化角度来解释...
权重衰减：通过增加正则化项来控制模型复杂度的优化方法 在机器学习中，模型的复杂度是一个重要的问题。过于复杂的模型容易导致过拟合，而过于简单的模型则可能导致欠拟合。为了解决这个问题，研究者们提出了一种优化方法——权重衰减（Weight Decay）。通过增加正则化项来控制模型的复杂度，权重衰减可以有效地平衡模型的...
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。