在训练人脸属性网络时,发现在优化器里增加weight_decay=1e-4反而使准确率下降 pytorch论坛里说是因为pytorch对BN层的系数也进行了weight_decay,导致BN层的系数趋近于0,使得BN的结果毫无意义甚至错误 当然也有办法不对BN层进行weight_decay ...
本章代码: https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson L regularization.py https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson dropout layer.py https: github.com zhangxia ...
2020-09-08 15:34 0 754 推荐指数:
在训练人脸属性网络时,发现在优化器里增加weight_decay=1e-4反而使准确率下降 pytorch论坛里说是因为pytorch对BN层的系数也进行了weight_decay,导致BN层的系数趋近于0,使得BN的结果毫无意义甚至错误 当然也有办法不对BN层进行weight_decay ...
先介绍一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的设置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight_decay 可以作用于所有的可训练参数, 不妨称为 global weight decay, 另外还可以为各层中的每个可训练参数设置 ...
1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate),控制模型的学习进度 : 学习率(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是一个好主意(使用低学习率 ...
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 ...
dropout常常用于抑制过拟合,pytorch也提供了很方便的函数。但是经常不知道dropout的参数p是什么意思。在TensorFlow中p叫做keep_prob,就一直以为pytorch中的p应该就是保留节点数的比例,但是实验结果发现反了,实际上表示的是不保留节点数的比例。看下面的例子 ...
pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现 对于一个单隐藏层的多层感知机,其中输入个数为4,隐藏单元个数为5,且隐藏单元\(h_i\)(\(i=1, \ldots, 5\))的计算表达式为: \[h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i ...
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 ...
刚开始训练一个模型,自己就直接用了,而且感觉训练的数据量也挺大的,因此就没有使用正则化, 可能用的少的原因,我也就不用了,后面,训练到一定程度,accuracy不上升,loss不下降,老是出现l ...