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loss=nan，輸出的結果也就直接不預測，比如 訓練二分類器，直接判斷固定為某一類別（比如固定 ...

正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 避免過擬合的方法有很多：early stopping、數據集擴增（Data augmentation）、正則化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 權重衰減 ...

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 ...

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 ...

一、為什么要正則化 　　學習算法，包括線性回歸和邏輯回歸，它們能夠有效地解決許多問題，但是當將它們應用到某些特定的機器學習應用時，會遇到過擬合(over-fitting)的問題，可能會導致它們效果很差。正則化(regularization)技術，可以改善或者減少過度擬合問題，進而增強泛化能力 ...

本文主要包含以下內容： 一、什么是正則化 二、參數范數模型 2.1 L1正則和L2正則 2.2 為什么通過L1正則、L2正則能夠防止過擬合 2.3 L2正則的表現 2.4 L1正則化為什么會產生稀疏解 2.5 L2正則為什么求解比較穩定 三、Dropout和集成方法 3.1 ...

模型開發者通過以下方式來調整正則化項的整體影響：用正則化項的值乘以名為 lambda（又稱為正則化率）的標量。也就是說，模型開發者會執行以下運算： $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity ...

，並且在此之后接下來的幾個視頻中，我們將談論一種稱為正則化(regularization)的技術，它可以改 ...