weight decay

原创 已于 2022-02-18 11:03:13 修改 · 1.6k 阅读 · 1 ·
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#深度学习 #机器学习

于 2022-02-18 11:02:26 首次发布
权重衰减是防止深度学习模型过拟合的一种方法，通过在损失函数中添加正则项并乘以一个系数来逐步减小权重。通常设置权重衰减率为1*e-5。在PyTorch中，可以通过优化器配置实现权重衰减。
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等风待雨
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pytorch学习——正则化技术——权重衰减
weixin_48637535的博客
07-31 5725
权重衰减是通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制复杂度~正则项权重是控制模型复杂度的超参数下面的代码将模型拟合训练数据集，并在测试数据集上进行评估。函数的具体实现如下：首先通过init_params()函数初始化模型参数w和b。定义net函数为线性回归模型，loss为平方损失函数。设置训练的轮数num_epochs和学习率lr，同时创建一个可视化工具animator，用于可视化训练过程中的损失值。
Batch 、Batch_Size、weight decay、momentum、normalization和正则化的一些理解和借鉴
u013087645的专栏
11-05 3191
整理一下之前看过的内容，方便后面忘记时查询。 谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，...
pytorch第三节
yzy_1117的博客
11-24 819
model capacity depth越大 更能抽象出更多特征，模型表达能力越强 case 1 estimated < ground-truth under-fitting case 2 estimated > ground-truth over-fitting over fitting 现象更多 如何检测和减少overfitting TrainSet Val Set TestSet valset 挑选模型参数 划分数据集 train 参数 True o...
关于weight decay
MaloFleur
07-18 4936
weight decay的作用主要是令神经网络中的权重变小（趋于0），以防止过拟合 如y=∑iwixiy=\sum_{i}{w_ix_i}y=∑i​wi​xi​，则因噪声的存在，可能会令其中某几个www偏大，导致无法正确拟合正常输入 weight decay的公式为： C=C0+λ2n∑iwi2C=C_0+\frac{\lambda}{2n}\sum_i{w_i^2}C=C0​+2nλ​∑i​wi...
权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
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06-30 15万+
“微信公众号”1. 权重衰减（weight decay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比...
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权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）.docx
09-16
在深度学习和机器学习的优化过程中，模型的训练效果受到多种因素的影响，其中权重衰减（Weight Decay）和学习率衰减（Learning Rate Decay）是两个重要的策略。它们帮助改善模型性能，并有效防止过拟合现象的发生。...
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Weight Decay超参的理解.docx
09-16
Weight Decay超参的理解
decoupled weight decay regularization(解耦权重衰减正则化)
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10-24 1528
decoupled weight decay regularization （解耦权重衰减正则化）解释
PyTorch笔记23--正则化之weight decay
zjhzxsljl的博客
02-22 510
Regularization：减小方差的策略误差可分解为：偏差，方差与噪声之和。即误差 = 偏差 + 方差 + 噪声之和偏差度量了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所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响噪声则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。
深度学习的权重衰减是什么_动手深度学习PyTorch（四）权重衰减
weixin_35144647的博客
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动手深度学习PyTorch(二)模型选择、欠拟合和过拟合中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。本节介绍应对过拟合问题的常用方法：权重衰减(weight decay)。方法权重衰减等价于 L 2 L_2L2​ 范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参...
权重衰减/权重衰退——weight_decay
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权重衰减/权重衰退——weight_decay
卷积神经网络学习路线（五）| 卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？
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权重衰减(Weight Decay)
m0_56312629的博客
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L2 正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫 L2 正则化。 参考： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44936889/article/details/103705435 https://microstrong.blog.youkuaiyun.com/article/details/80867468 1、L2 正则化与权重衰减系数 L2 正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项： 其中C0代表原始的代价函数...
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笔记
weight_decay
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最近在B站看沐神的动手学深度学习视频，记录一下学习过程 查看本文的jupyter notebook格式,更加清晰美观哦！ 权重衰减 权重衰减等价于L2范数正则化。正则化通过为损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。带有L2范数惩罚项的新损失函数为l(w,b)+λ/2||w||^2,其中λ>0。权重衰减通过惩罚绝对值较大的模型参数为需要学习的模型增加了限制，这可能对过拟合有效。实际场中，有时也添加偏差元素的平方和。 高维线性回归实验 %matplotlib inline fro
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在深度学习中，优化器的 `weight_decay` 参数扮演着至关重要的角色。它主要用于实现正则化，以防止模型过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现优异，但在新的、未见过的数据上却表现不佳。这通常是因为模型学习了训练数据中的噪声和细节，而不是数据背后的真实模式。
pytorch —— 正则化之weight_decay
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1、正则化与偏差-方差分解 1.1 Regularization Regularization：减小方差的策略； 误差可分解为偏差，方差与噪声之和，即误差=偏差+方差+噪声之和； 偏差度量了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所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响； 噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期...
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