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 ...

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 ...

下面要說的基本都是《動手學深度學習》這本花書上的內容，圖也采用的書上的 首先說的是訓練誤差(模型在訓練數據集上表現出的誤差)和泛化誤差(模型在任意一個測試數據集樣本上表現出的誤差的期望) 模型選擇 ...

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 ...

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 ...

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 ...

L1，L2正則都可以看成是 條件限制，即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 當w為2維向量時，可以看到，它們限定的取值范圍如下圖： 所以它們對模型的限定不同 而對於一般問題來說，L1 正則往往取到 ...

最近有在面試一些公司，有被問題關於lr的一些問題，還有包括L1和L2正則的一些問題，回答的不是很好，發現有時候自己明白了，過了一陣子又會忘記，現在整理整理，寫成博客防止以后再次忘記 我們基於lr模型來講正則，首先y=sigmiod（wx+b）這是基本的lr模型。損失函數為0,1交叉熵 ...