一、weight decay(權值衰減)的使用既不是為了提高你所說的收斂精確度也不是為了提高收斂速度,其最終目的是防止過擬合。在損失函數中,weight decay是放在正則項(regularization)前面的一個系數,正則項一般指示模型的復雜度,所以weight decay的作用是調節模型復雜度對損失函數的影響,若weight decay很大,則復雜的模型損失函數的值也就大。
一、weight decay(權值衰減)的使用既不是為了提高你所說的收斂精確度也不是為了提高收斂速度,其最終目的是防止過擬合。在損失函數中,weight decay是放在正則項(regularization)前面的一個系數,正則項一般指示模型的復雜度,所以weight decay的作用是調節模型復雜度對損失函數的影響,若weight decay很大,則復雜的模型損失函數的值也就大。
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