权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
文章来自Microstrong的知乎专栏，仅做搬运。原文链接 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 ...
原文：weight_decay(权重衰减)
权重衰减等价于L 范数正则化。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使得学习的模型参数值较小，是常用的过拟合的常用手段L 范数正则化是在模型原损失函数基础上添加L 范数惩罚项，其中L 范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。比如，对于线性回归损失函数： iota w , w , b frac x i w x i w b y i 其中 w , w 为权重参数，样本数为n, 将权 ...
2018-12-04 20:34 0 2212 推荐指数：
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