概念 之前一直對“權重衰減”和“學習率衰減”存在誤解，我甚至一度以為它們是同一個東西，以至於使用的時候感覺特別困惑。在優化器中使用了“權重衰減”，竟然發現模型的准確率下降了，假如它們是同一個東西，至少應該是學得慢，而不是學壞了。因此，專門查了一下資料，了解兩者的區別，這篇隨筆做一下記錄 ...

權重衰減 高維線性回歸實驗 從零開始實現 初始化模型參數 定義L2范數懲罰項 定義訓練和測試 使用權重衰減 pytorch簡潔實現 小結 上一節中提提到的過擬合現象，在模型的訓練誤差遠小於測試集上的誤差。雖然增大 ...

pytorch避免過擬合-權重衰減的實現 首先學習基本的概念背景 L0范數是指向量中非0的元素的個數；(L0范數難優化求解) L1范數是指向量中各個元素絕對值之和； L2范數是指向量各元素的平方和然后求平方根。 權重衰減等價於 L2范數正則化（regularization）。正則化通過為模型 ...

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 ...

過的損失函數，例如線性回歸用到的平方損失函數和softmax回歸用到的交叉熵損失函數。 機器學習模型 ...

深度學習中常常會存在過擬合現象,比如當訓練數據過少時,訓練得到的模型很可能在訓練集上表現非常好,但是在測試集上表現不好. 應對過擬合,可以通過數據增強,增大訓練集數量.我們這里先不介紹數據增強,先從模型訓練的角度介紹常用的應對過擬合的方法. 權重衰減 權重衰減等價於 \(L_2\) 范數正則化 ...

權重衰減是應對過擬合問題的常用方法。 \(L_2\)范數正則化 在深度學習中，我們常使用L2范數正則化，也就是在模型原先損失函數基礎上添加L2范數懲罰項，從而得到訓練所需要最小化的函數。 L2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超參數的乘積。如：\(w_1\),\(w_2 ...

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 ...