權重衰減（weight decay）與學習率衰減（learning rate decay）
文章來自Microstrong的知乎專欄，僅做搬運。原文鏈接 1. 權重衰減（weight decay） L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值，在一定程度上減少模型過擬合的問題，所以權重衰減也叫L2正則化。 1.1 L2正則化與權重衰減系數 L2正則化就是在代價函數后面再加上 ...
原文：weight_decay(權重衰減)
權重衰減等價於L 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L 范數正則化是在模型原損失函數基礎上添加L 范數懲罰項，其中L 范數懲罰項指的是模型權重參數每個元素的平方和與一個正的常數的乘積。比如，對於線性回歸損失函數： iota w , w , b frac x i w x i w b y i 其中 w , w 為權重參數，樣本數為n, 將權 ...
2018-12-04 20:34 0 2212 推薦指數：
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