时间衰减函数 ...

概念 之前一直对“权重衰减”和“学习率衰减”存在误解，我甚至一度以为它们是同一个东西，以至于使用的时候感觉特别困惑。在优化器中使用了“权重衰减”，竟然发现模型的准确率下降了，假如它们是同一个东西，至少应该是学得慢，而不是学坏了。因此，专门查了一下资料，了解两者的区别，这篇随笔做一下记录 ...

1.介绍 转自：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 在训练到一定阶段后，学习率可能会产生震荡，但是一开始用小的学习率的话，训练速度会很慢。 学习率衰减（learning rate ...

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1.神经网络复杂度（空间复杂度+时间复杂度） 空间复杂度 空间复杂度用神经网络层数和神经网络中待优化参数的个数表示 我们计算神经网络层数时，只统计具有运算能力的层，输入层仅把数据传输过来，没有运算，所以在统计神经网络层数时，不把输入层算进来 输入层和输出层之间都是隐藏层 ...

过拟合现象，即模型的训练误差远⼩于它在测试集上的误差。虽然增⼤训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价⾼昂。本节介绍应对过拟合问题的常⽤⽅法：权重衰减（weight decay）。 一、方法 权重衰减等价于 范数正则化（regularization ...

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 ...