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 ...
原文：權重衰減和學習率衰減
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 權重衰減 weight decay ，是一種正則化的方法，應用了權重衰減的神經網絡，最終某些權重會變 ...
2021-07-24 22:49 1 298 推薦指數：
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