深度学习中的常见正则化方法(Regularization)以及优化器中的WeightDecay参数详解

最新推荐文章于 2025-05-03 09:15:00 发布
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文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能
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本文详细介绍了深度学习中常见的正则化方法，包括L1、L2正则化和Elastic网络，以及随机失活(Dropout)。重点讲解了权重衰减(WeightDecay)在PyTorch中的应用，帮助理解如何通过正则化防止过拟合，提升模型泛化能力。

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深度学习中的常见正则化方法(Regularization)以及优化器中的WeightDecay参数详解_张亲亲亲亲钦的博客-优快云博客深度学习中的正则化什么是正则化一些常用的正则化方法权重衰减L1正则化L2正则化Elastic网络正则化随机失活(dropout)正则化方法的使用pytorch使用权重衰减(Wight Decay)附录什么是正则化“正则化"这个词听起来十分的高大上,但是我们可以简单的理解成为"约束”。正则化是对参数的一种约束，在训练的过程中，特别是深度神经网络，本身网络层中的参数很多了、,如果每个参数的取值域也很大,那么会对训练造成一些麻烦(训练久之后，可能进入过拟合的状态)，所以我们通过对参数的约束来显式的控制模型的https://blog.youkuaiyun.com/qq_41881259/article/details/106419489

手把手教你学simulink--大模型优化与加速的大模型领域仿真实例：基于Simulink的SGD优化器调参仿真建模示例
MHD0815的博客
04-12 91
SGD通过在每次迭代中使用一小批数据来更新模型参数，从而实现快速收敛。学习率（Learning Rate）：控制参数更新的步长。动量（Momentum）：加速梯度下降过程，减少震荡。权重衰减（Weight Decay）：用于正则化，防止过拟合。使用Deep Learning Toolbox定义一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。matlab深色版本layers = [reluLayer通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink与MATLAB结合实现SGD优化器调参的概念性仿真建模。
优化器原理——权重衰减（weight_decay）
十一月廿七风雨大作
11-29 1万+
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。
Weight Decay
whaosoft143ai的博客
02-05 634
因为它解决的是Gradient Norm的问题，而不是全部的问题。我们的工作也设计了一个算法Scheduled Weight Decay来弥补Weight Decay的缺陷，也就是使用Weight Decay的时候，同时可以抑制Gradient Norm。然后花了一天时间把Gradient Norm 的Upper Bound和Lower Bound都和Weight Decay强度正相关的理论证明了一下，算是把Weight Decay过去被忽略的关于gradient norm理论补全了。whaosoft ai
机器学习—优化器与正则化
cy925777075的博客
08-18 1662
优化器 在介绍各类优化器之前，我们先来看一下经典的优化算法。 经典的优化算法可以分为直接法和迭代法两大类。 直接法就是直接对损失函数求导找出损失函数的全局最小值，但是这种方法具有两个局限性，首先损失函数必须是凸函数，其次损失函数倒数等于0的时候必须有闭式解，比如求解线性回归时，涉及到的矩阵的逆，可有些时候矩阵是不存在逆的，因此就无法求解，而且当数据维度较大时，矩阵的逆运算十分复杂会占用较大的内存，因此直接法通常不会被应用在实际应用中。 在深度学习中，迭代法往往被应用与对参数的更新。迭代法希望找到一个更好的估
3.12_weight-decay
taifyang的博客
06-08 1344
3.12 权重衰减 上一节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）。 3.12.1 方法 权重衰减等价于 L2L_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数值较小，是应对过拟合的常用手段。我们先描述L2L_2L2​范数正则化，再解释它为何又称权重衰减。 L2L_2L2​范数正则化在
神经网络过拟合的识别与预防秘籍：掌握正则化在机器学习中的应用
[神经网络过拟合的识别与预防秘籍：掌握正则化在机器学习中的应用](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c9a3b4d06ca3eb97a00e83e52e97143e.png) # 1. 神经网络过拟合概述 ## 1.1 过拟合的基本概念 过拟合是...
利用Simulink与MATLAB集成实现一个基于SGD优化器的调参仿真建模
最新发布
amy_mhd的博客
05-03 528
SGD通过在每次迭代中使用一小批数据来更新模型参数，从而实现快速收敛。学习率（Learning Rate）：控制参数更新的步长。动量（Momentum）：加速梯度下降过程，减少震荡。权重衰减（Weight Decay）：用于正则化，防止过拟合。使用Deep Learning Toolbox定义一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。matlab深色版本layers = [reluLayer通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink与MATLAB结合实现SGD优化器调参的概念性仿真建模。
MATLAB迁移学习：应用神经网络的进阶技巧
本文旨在系统阐述MATLAB中神经网络的基础知识、迁移学习的理论与实践，以及神经网络的高级技巧。首先，文章介绍MATLAB中神经网络的基本原理和实现方式。其次，深入探讨迁移学习的基本概念、在MATLAB中的具体实现步骤...
优化器中 weight_decay=1e-5 的作用是什么？
weixin_45044014的博客
07-18 535
是优化器中的一个参数，用于实现L2正则化（也称为权重衰减）。L2正则化在损失函数中增加了权重参数的平方和，从而在每次梯度更新时对权重进行惩罚，避免权重过大。这有助于防止过拟合，并使模型更具泛化能力。在公式上，L2正则化将损失函数从原始的损失 L(𝜃) 修改为：其中，𝜃 是模型的权重参数，λ 是正则化强度，也就是。
权重衰减(Weight Decay)
m0_56312629的博客
12-16 5299
本文讲了权重衰减（权重衰退）的数学原理和具体使用方法
L1、L2正则regularization和weight decay
zhaijianfengrui的专栏
11-21 1442
对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。L1正则化，又叫Lasso Regression如下图所示，L1是向量各元素的绝对值之和L2正则化，又叫Ridge Regression如下图所示，L2是向量各元素的平方和表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理（限制）。也被称为相同点：都用于避免过拟合不同点：L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择。所以L1适用于特征之间有关联的情况。
如何在训练中设置深度学习参数
qq_18310041的博客
06-20 4016
一、准确率低的原因： 1.输入输出：比如标签错误的问题。 2.超参数设置：学习率太高或太低都不行。 3.数据模型不适配 4.数据集构造：数据太小、分类不均衡（出现频率低的样本标签改为其他）、有噪声的标签、训练集合测试集分布不同（需要打乱数据） 二、深度学习调参步骤： 1.小数据(shuffle)，简单模型入手 设置优化器（比如Adam优化器学习速率3e-4），激活函数（比如ReL...
深度学习中的正则化(regularization)
ChadWick的博客
02-24 1248
正则化和准备更多数据都是用于解决模型高方差的方法 文章目录logistic regression中的正则化Neural network中的正则化为什么正则化能够防止过拟合？从神经网络来看从激活函数来看dropput正则化(随机失活)实现dropout的方法（反向随机失活)使用dropout在测试集与在训练集中的不同dropout为什么有效？对于神经网络dropout的主要应用dropput的缺点补充：一般droput方法的具体流程：其他正则化方法数据增强(Data augmentation)Early st
权重衰减weight_decay参数从入门到精通
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iioSnail的博客
03-18 4万+
Weight Decay是一个正则化技术，作用是**抑制模型的过拟合**，以此来提高模型的泛化性。 目前网上对于Weight Decay的讲解都比较泛，都是短短的几句话，但对于其原理、实现方式大多就没有讲解清楚，本文将会逐步解释weight decay机制。
深度学习之优化器篇
qq_43391414的博客
11-06 927
文章目录前言GDmomentumNesterov accelerated gradient (NAG)pytorch中SGD的momentum和Nesterov 前言 优化器是用来更新参数的，其以梯度，lr，参数parameters以及其他值例如动量作为输入，经过一系列变换，得到新的参数。 而发展到如今，有很多的优化器，他们的不同之处就是这个变换的不同。 我们仔细想象，变换的不同，其实也可以认为是侧重点不同，不同的优化器有各自的特点和用武之地，他们考虑的因素有如下： 学习率能否动态变化。如果是固定的，那么
深度学习中，使用regularization正则化(weight_decay)的好处，loss=nan
weixin_30512043的博客
04-19 3922
刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化， 可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss=nan，输出的结果也就直接不预测，比如 训练二分类器，直接判断固定为某一类别（比如固定输出为正类），这就使得准确率为0.5，阿呀呀，怎么办，不工作哦？？？？ 后面想，训练崩了会不会是lea...
pytorch 正则化公式推导+实现+Adam优化器源码以及weight decay的设置
goodgoodstudy___的博客
11-15 1万+
1.为什么要进行正则化？怎么正则化？ pytorch —— 正则化之weight_decay 上文简述： 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； 正则化策略的目的就是降低方差，减小过拟合的发生。 对于L2norm： 因为公式中存在 因
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