权重衰减等价于L2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L2范数正则化是在模型原损失函数基础上添加L2范数惩罚项，其中L2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 ...

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 ...

下面要说的基本都是《动手学深度学习》这本花书上的内容，图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 ...

无论是深度学习还是机器学习，大多情况下训练中都会遇到这几个参数，今天依据我自己的理解具体的总结一下，可能会存在错误，还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo. 我们会使用一个 ...

一、weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay ...

正则化是为了防止过拟合,因为正则化能降低权重 caffe默认L2正则化 代码讲解的地址:http://alanse7en.github.io/caffedai-ma-jie-xi-4/ 重要的一个回答:https://stats.stackexchange.com ...

L1，L2正则都可以看成是 条件限制，即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 当w为2维向量时，可以看到，它们限定的取值范围如下图： 所以它们对模型的限定不同 而对于一般问题来说，L1 正则往往取到 ...

最近有在面试一些公司，有被问题关于lr的一些问题，还有包括L1和L2正则的一些问题，回答的不是很好，发现有时候自己明白了，过了一阵子又会忘记，现在整理整理，写成博客防止以后再次忘记 我们基于lr模型来讲正则，首先y=sigmiod（wx+b）这是基本的lr模型。损失函数为0,1交叉熵 ...