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 ...
原文：权重衰减和学习率衰减
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。 权重衰减 权重衰减 weight decay ，是一种正则化的方法，应用了权重衰减的神经网络，最终某些权重会变 ...
2021-07-24 22:49 1 298 推荐指数：
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