L1正则化和L2正则化
L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L2正则化 对模型参数的L2正则项为 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...
原文：【PyTorch】L2 正则化
论文 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks. 中提到，加 L 正则就相当于将该权重趋向 ，而对于 CNN 而言，一般只对卷积层和全连接层的 weights 进行 L weight decay ，而不对 biases 进行。Batch Normalization 层也不进行 L 。 PyTo ...
2020-06-25 20:35 0 2386 推荐指数：
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L1,L2正则化代码
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