weight_decay in Pytorch
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 ...
原文：PyTorch 中 weight decay 的设置
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独立的 decay mult, global weight decay 和当前可训练参数的 decay mul ...
2020-10-21 23:28 2 5708 推荐指数：
相关推荐
[PyTorch 学习笔记] 6.1 weight decay 和 dropout
本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.py https://github.com/zhangxiann ...
optimizer中weight_decay参数理解
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的作用是调节模型 ...
caffe 中base_lr、weight_decay、lr_mult、decay_mult代表什么意思？
在机器学习或者模式识别中，会出现overfitting，而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大，因此，为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。其用来惩罚大的权值。 The learning rate ...
weight_decay(权重衰减)
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 ...
caffe 中base_lr、weight_decay、lr_mult、decay_mult代表什么意思？
在机器学习或者模式识别中，会出现overfitting，而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大，因此，为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。其用来惩罚大的权值。 The learning rate ...
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 ...
权重衰减（weight decay), L2正则
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 避免过拟合的方法有很多：early stopping、数据集扩增（Data augmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 权重衰减 ...