weight_decay in Pytorch
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 ...
原文：[PyTorch 學習筆記] 6.1 weight decay 和 dropout
本章代碼： https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson L regularization.py https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson dropout layer.py https: github.com zhangxia ...
2020-09-08 15:34 0 754 推薦指數：
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Pytorch學習筆記09----SGD的參數幾個重要的參數：學習率 (learning rate)、Weight Decay 權值衰減、Momentum 動量
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dropout常常用於抑制過擬合，pytorch也提供了很方便的函數。但是經常不知道dropout的參數p是什么意思。在TensorFlow中p叫做keep_prob,就一直以為pytorch中的p應該就是保留節點數的比例，但是實驗結果發現反了，實際上表示的是不保留節點數的比例。看下面的例子 ...
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pytorch避免過擬合-dropout丟棄法的實現 對於一個單隱藏層的多層感知機，其中輸入個數為4，隱藏單元個數為5，且隱藏單元\(h_i\)（\(i=1, \ldots, 5\)）的計算表達式為： \[h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i ...
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