Pytorch实现L1与L2正则化

最新推荐文章于 2025-11-02 20:56:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-02 20:56:28 发布 · 6.9k 阅读 · 22 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#L2正则化 #pytorch #SGD #L1正则化

本文详细介绍了在PyTorch中实现L1和L2正则化的方法，并纠正了常见实现中的误区，同时提供了自定义正则化的代码示例。

 关于Pytorch如何实现正则化在这篇博客《pytorch实现L2和L1正则化regularization的方法》其实已经给出了差不多正确的方法，但是这篇博客的代码在实现L2正则的时候是有一点小问题的。

 首先看一下L2正则的公式：

L o s s = C L + λ 2 ∑ w i 2 Loss = CL+\frac{\lambda}{2} \sum w_{i}^{2} Loss=CL+2

最低0.47元/天 解锁文章
每天五分钟玩转深度学习pytorch：L1正则化和L2正则化的应用
huanfeng_AI的博客
09-21 975
前面章节，我们学习了为不同的网络层的参数设置不同的学习率，然后学习了学习率衰减，这些都是针对模型参数的，本节课程我们学习正则化技术，该技术也是针对模型参数的，它能有效的帮助我们解决过拟合的问题。本文L1正则化可以手动加到损失函数上，L2可以使用optim优化器直接使用，那么本文是再学习第6步(优化器)以及第8步（计算损失），因为要将L1加到损失上，此时损失会变得复杂一些。
PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout
Jorah的博客
04-14 1470
PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout 了解知道Dropout原理 用代码实现正则化(L1、L2、Dropout） Dropout的numpy实现 PyTorch中实现dropout L1，L2正则化 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓...
PyTorch框架学习十六——正则化与Dropout
qq_40467656的博客
09-02 1060
PyTorch框架学习十六——正则化与Dropout一、泛化误差 这次笔记主要关注防止模型过拟合的两种方法：正则化与Dropout。 一、泛化误差 一般模型的泛化误差可以被分解为三部分：偏差、方差与噪声。按照周志华老师西瓜书中的定义，这三者分别如下所示： 偏差：度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差：度量了同样大小的训练集的变动导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所造成的影响。 噪声：表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界。 这样的表达可能
PyTorch优化器详解：zero_grad()、loss.backward()、step() 的妙用
AI_dataloads的博客
09-21 8459
在深度学习和机器学习领域中，"optimizer"（优化器）是指一种用于优化模型参数以最小化损失函数的算法或工具。优化器的主要任务是更新模型的权重或参数，使其逐渐收敛到损失函数的最小值或局部最小值，从而提高模型的性能。优化器在训练神经网络等机器学习模型时非常重要，因为模型参数的更新通常依赖于损失函数的梯度。这三行代码通常组成了深度学习模型训练的核心循环。在整个训练过程中，它们会被重复执行多次，模型的参数会根据损失函数的梯度逐渐调整，以最小化损失并提高模型性能。
PyTorch深度学习攻略：L1正则化
最新发布
王同學的博客
11-02 573
本文详细介绍了PyTorch框架中实现L1正则化的方法与应用。L1正则化通过在损失函数中添加权重绝对值之和，能有效防止过拟合并产生稀疏解，适合特征选择场景。文章阐述了两种实现方式（手动计算和优化器Hook），对比了L1与L2正则化的特点，并提供了超参数调优策略。通过CIFAR-10实验案例展示了L1正则化能提升模型性能并减小体积，同时给出了梯度爆炸、训练不稳定等问题的解决方案。最后介绍了渐进式正则化、结构化稀疏等高级技巧，以及前沿发展动态，为深度学习实践者提供了全面的L1正则化应用指南。
optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的理解及使用
ywfwyht的博客
02-13 7522
这三个函数的作用是将梯度归零（optimizer.zero_grad()），然后反向传播计算得到每个参数的梯度值（loss.backward()），最后通过梯度下降执行一步参数更新（optimizer.step()）。简单的说就是进来一个batch的数据，先将梯度归零，计算一次梯度，更新一次网络。另外一种：将**optimizer.zero_grad()放在optimizer.step()**后面，即梯度累加。获取loss：输入图像和标签，通过infer计算得到预测值，计算损失函数；
l1、l2正则化在pytorch框架下的实现方式
shajie的博客
01-13 5551
转载PyTorch训练模型添加L1/L2正则化的两种实现方式_hlld__的博客-优快云博客_pytorch添加正则化 在使用PyTorch训练模型时，可使用三种方式添加L1/L2正则化：一种是添加正则化项到损失函数中，另一种是在backward()之后，添加正则化项到参数变量的梯度中，然后再进行step()，一种是torch.optim优化器实现L2正则化 方式一：添加到损失函数 def l1_regularization(model, l1_alpha): l1_loss = []..
Pytorch optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别
weixin_36670529的博客
04-29 2525
首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。 从优化器的作用出发，要使得优化器能够起作用，需要主要两个东西： 1. 优化器需要知道当前的网络或者别的什么模型的参数空间，这也就是为什么在训练文件中，正式开始训练之前需要将网络的参数放到优化器里面，比如使用pytorch的话总会出现类似如下的代码： optimizer_G = Adam(model_G.parame
【PyTorch 深度学习】5.PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout
qq_40314507的博客
04-15 7805
1.Dropout原理 Droupout是指在深度网络的训练中，以一定的概率随机地“临时丢弃”一部分神经元。 具体来讲，Dropout作用于每份小批量训练数据，由于其随机丢弃部分神经元的机制，相当于每次迭代都在训练不同结构的神经网络。类似于Bagging方法，dropout可被认为是一种实用的大规模深度神经网络的模型集成算法。 Dropout的具体实现中，要求某个神经元节点激活值以一定的概率p被“...
PyTorch入门精简资料（五）PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout
Courageux_J的博客
08-16 936
Datawhale_Task5PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout 了解知道Dropout原理 用代码实现正则化(L1、L2、Dropout） Dropout的numpy实现 PyTorch中实现dropout 参考资料：PyTorch 中文文档 1.Dropout原理 （1）Dropout 实际是在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定...
PyTorch实现L1和L2正则化
自己在学习过程中的总结
07-27 2095
1.L1正则化与L2正则化介绍 2.利用torch.optim实现正则化 3.利用torch.optim实现正则化进阶（建议使用👏） 4.方法一：直接在loss后面加对应的惩罚项 4.1 L1正则化实现思路 4.2 L2正则化实现思路 5.方法二：通过封装一个正则化类实现正则化 5.1 封装一个实现正则化的Regularization类 5.2 利用Regularization类添加正则化
pytorch-lasso:使用PyTorch的L1正则化最小二乘
04-19
PyTorch套索 用于L1正则化最小二乘（套索）问题的PyTorch库。 该库正在进行中。 欢迎和赞赏的贡献！ 作者：Reuben Feinman（纽约大学） 乍看上去： import torch from lasso . linear import dict_learning , sparse_encode # dummy data matrix data = torch . randn ( 100 , 10 ) # Dictionary Learning dictionary , losses = dict_learning ( data , n_components = 50 , alpha = 0.5 , algorithm = 'ista' ) # Sparse Coding (lasso solve) coeffs = sparse_encode ( data , di
PyTorch程序实现L1和L2正则项
qq_44949041的博客
07-05 5596
正则化是机器学习中的一个重要概念，它可以帮助我们防止模型过拟合。在这篇文章中，我将详细介绍两种常见的正则化技术：L1和L2正则项。然后会基于PyTorch平台讲解如何向自己的网络模型中添加上述两种技术，将正则化真正为己所用！！！
PyTorch 的 Autograd详解
zandaoguang的博客
09-28 858
↑ 点击蓝字关注视学算法作者丨xiaopl@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347编辑丨极市平台PyTorch 作为一个深度学习平台，在深...
Dropout原理介绍
只为成功找方法 不为失败找借口
12-15 2291
本文转自：http://m.blog.youkuaiyun.com/blog/whiteinblue/37808623  一：引言 因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能
Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）
路人贾的博客
03-02 6818
Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）超级详细！
使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
deephub
05-10 4698
L1 正则化（Lasso回归）L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚，公式可以表示为：其中 L0 是原始的损失函数，λ 是正则化强度，wi是模型参数。L1 正则化的特点是它可以产生稀疏模型，即许多模型参数会被设置为零。这种特性使得L1正则化不仅可以防止过拟合，还可以进行特征选择。L2 正则化（Ridge回归）L2 正则化通过添加参数的平方和来施加惩罚，公式为：λ 控制着正则化的强度。
pytorch实现L1正则化
qq_41978536的博客
05-22 3697
Pytorch optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别 （Pytorch 代码讲解）
热门推荐
xiaoxifei的专栏
02-20 6万+
因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外，还有optimizer.step和loss.backward的区别；那么我想把答案记录下来。 首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。 从优化器的作用出发，要使得优...
pytorch实现l1和l2正则化
09-01
要使用PyTorch实现L1和L2正则化，可以通过在损失函数中添加相应的正则化项来实现。下面是一个简单的示例： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) model = MyModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 定义正则化权重 l1_lambda = 0.01 l2_lambda = 0.01 # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): for inputs, targets in data_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) # 添加L1正则化 l1_reg = torch.tensor(0.) for param in model.parameters(): l1_reg += torch.norm(param, 1) loss += l1_lambda * l1_reg # 添加L2正则化 l2_reg = torch.tensor(0.) for param in model.parameters(): l2_reg += torch.norm(param, 2) loss += l2_lambda * l2_reg loss.backward() optimizer.step() ``` 在上述代码中，我们定义了一个`MyModel`类来表示我们的模型。然后，我们使用`nn.MSELoss()`作为损失函数，并使用`optim.SGD`作为优化器。在训练循环中，我们通过遍历模型的参数并计算其L1和L2范数来计算正则化项。然后将正则化项加到损失函数中，通过调整`l1_lambda`和`l2_lambda`参数来控制正则化的强度。最后，我们进行反向传播和参数更新以完成训练。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能还会有其他细节需要考虑，如权重衰减（weight decay）等。
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值