L1正則化和L2正則化
L1和L2正則都是比較常見和常用的正則化項，都可以達到防止過擬合的效果。L1正則化的解具有稀疏性，可用於特征選擇。L2正則化的解都比較小，抗擾動能力強。 L2正則化 對模型參數的L2正則項為 即權重向量中各個元素的平方和，通常取1/2。L2正則也經常被稱作“權重衰減 ...
原文：【PyTorch】L2 正則化
論文 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks. 中提到，加 L 正則就相當於將該權重趨向 ，而對於 CNN 而言，一般只對卷積層和全連接層的 weights 進行 L weight decay ，而不對 biases 進行。Batch Normalization 層也不進行 L 。 PyTo ...
2020-06-25 20:35 0 2386 推薦指數：
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