在機器學習或者模式識別中，會出現overfitting，而當網絡逐漸overfitting時網絡權值逐漸變大，因此，為了避免出現overfitting,會給誤差函數添加一個懲罰項，常用的懲罰項是所有權重的平方乘以一個衰減常量之和。其用來懲罰大的權值。 The learning rate ...

在訓練人臉屬性網絡時，發現在優化器里增加weight_decay=1e-4反而使准確率下降 pytorch論壇里說是因為pytorch對BN層的系數也進行了weight_decay，導致BN層的系數趨近於0，使得BN的結果毫無意義甚至錯誤 當然也有辦法不對BN層進行weight_decay ...

權重衰減等價於L2范數正則化。正則化通過為模型損失函數添加懲罰項使得學習的模型參數值較小，是常用的過擬合的常用手段L2范數正則化是在模型原損失函數基礎上添加L2范數懲罰項，其中L2范數懲罰項指的是模型 ...

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 ...

先介紹一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的設置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight_decay 可以作用於所有的可訓練參數, 不妨稱為 global weight decay, 另外還可以為各層中的每個可訓練參數設置 ...

剛開始訓練一個模型，自己就直接用了，而且感覺訓練的數據量也挺大的，因此就沒有使用正則化， 可能用的少的原因，我也就不用了，后面，訓練到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出現l ...

正則化是為了防止過擬合,因為正則化能降低權重 caffe默認L2正則化 代碼講解的地址:http://alanse7en.github.io/caffedai-ma-jie-xi-4/ 重要的一個回答:https://stats.stackexchange.com ...

無論是深度學習還是機器學習，大多情況下訓練中都會遇到這幾個參數，今天依據我自己的理解具體的總結一下，可能會存在錯誤，還請指正. learning_rate , weight_decay , momentum這三個參數的含義. 並附上demo. 我們會使用一個 ...