PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout_l1可以和dropout一起-优快云博客

本文介绍了PyTorch中L1、L2正则化和Dropout的实现。Dropout是一种防止过拟合的策略，通过在训练过程中随机关闭一些神经元来提高模型泛化能力。L1正则化倾向于产生稀疏权重，而L2正则化则避免权重过大，两者都是降低模型复杂度以防止过拟合的方法。

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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

1.Dropout原理
Dropout是防止过拟合的一种方法（过拟合overfitting指：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。）
训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种优化方法。Dropout是Hintion提出的。Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来。
dropout强迫一个神经单元，和随机挑选出来的其他神经单元共同工作，达到好的效果。消除减弱了神经元节点间的联合适应性，增强了泛化能力。
即：在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，如图1所示。
dropout前与dropout后
dropout噪声迫使网络在有限的数据里学习到有用的信息。
2.正则化
防止过拟合的另外一种方式就是降低模型的复杂度，一种方式就是在cost函数中加入正则化项，正则化项可以理解为复杂度，cost越小越好，但cost加上正则项之后，为了使cost小，就不能让正则项变大，也就是不能让模型更复杂，这样就降低了模型复杂度，也就降低了过拟合。这就是正则化。正则化也有很多种，常见为两种L2和L1。