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 中 weight decay 的設置
先介紹一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的設置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight decay 可以作用於所有的可訓練參數, 不妨稱為 global weight decay, 另外還可以為各層中的每個可訓練參數設置獨立的 decay mult, global weight decay 和當前可訓練參數的 decay mul ...
2020-10-21 23:28 2 5708 推薦指數：
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本章代碼： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.py https://github.com/zhangxiann ...
optimizer中weight_decay參數理解
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的作用是調節模型 ...
caffe 中base_lr、weight_decay、lr_mult、decay_mult代表什么意思？
在機器學習或者模式識別中，會出現overfitting，而當網絡逐漸overfitting時網絡權值逐漸變大，因此，為了避免出現overfitting,會給誤差函數添加一個懲罰項，常用的懲罰項是所有權重的平方乘以一個衰減常量之和。其用來懲罰大的權值。 The learning rate ...
weight_decay(權重衰減)
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 ...
caffe 中base_lr、weight_decay、lr_mult、decay_mult代表什么意思？
在機器學習或者模式識別中，會出現overfitting，而當網絡逐漸overfitting時網絡權值逐漸變大，因此，為了避免出現overfitting,會給誤差函數添加一個懲罰項，常用的懲罰項是所有權重的平方乘以一個衰減常量之和。其用來懲罰大的權值。 The learning rate ...
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 ...
權重衰減（weight decay), L2正則
正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 避免過擬合的方法有很多：early stopping、數據集擴增（Data augmentation）、正則化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 權重衰減 ...