【神经网络】权重衰减（weight-decay）

最新推荐文章于 2025-04-22 14:07:54 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 人工智能 深度学习 神经网络 pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_46092061/article/details/121388894
本文介绍了权重衰减（等价于L2范数正则化）作为防止过拟合的有效方法。通过在损失函数中添加权重参数的平方和，使得模型在训练过程中倾向于学习较小的权重。通过高维线性回归实验展示了权重衰减如何降低测试集误差，缓解过拟合现象。此外，文章提供了从零开始实现权重衰减的步骤，并展示了在PyTorch中简洁实现权重衰减的方法。

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权重衰减（weight-decay）

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）。

方法

权重衰减等价于 L 2 L_2 L<

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权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现
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第六章、补充五大内容——4.权重衰减（weight decay）
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06-05 12
摘要：权重衰减(L2正则化)通过在损失函数中添加参数惩罚项控制模型复杂度。核心实现包括：1)数学上在梯度更新时加入衰减系数λ；2)PyTorch可通过手动L2计算或优化器内置参数实现。YOLOv8默认使用0.0005的权重衰减系数，通过SGD优化器配置生效。实验表明，合理的权重衰减能显著改善参数分布，提升模型泛化能力。与Dropout、BatchNorm相比，权重衰减具有实现简单、训练一致的优点。调试建议包括：CNN推荐0.0001-0.001范围，大学习率时应减小衰减系数，不同网络层可差异化设置。
weight decay
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02-18 1620
1、定义：在损失函数中，weight decay是放在正则项前面的一个系数,在模型训练过程中设置权重衰减为了应对模型过拟合问题（使得权重在反向传播过程中乘以一个系数实现权重的缩小） 对上述函数进行推导后，得 权重衰减率一般设置为1*e-5 2、pytorch实现 参考：Pytorch优化器的权重衰减（weight_decay）_笨笨的蛋的博客-优快云博客_pytorch 权重衰减 ...
深度学习的权重衰减是什么_动手深度学习PyTorch（四）权重衰减
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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...
多重向量机（4）——权重衰减
2301_80365274的博客
04-22 533
使用𝐿2范数的一个原因是它对权重向量的大分量施加了巨大的惩罚。具体来说，通过计算函数权重向量的某个范数，将它作为惩罚项加入到最小化损失的问题中。print('w的L2范数：', net[0].weight.norm().item())A：为了便于计算，通过平方范式，我们可以去掉平方根，留下权重向量每个分量的平方和。（weight decay）是最广泛使用的正则化的技术之一， 它通常也被称为𝐿2。（weight decay）是最广泛使用的正则化的技术之一， 它通常也被称为𝐿2。在训练参数化机器学习模型时
权重衰减(Weight Decay)
m0_56312629的博客
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本文讲了权重衰减（权重衰退）的数学原理和具体使用方法
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关于weight decay
MaloFleur
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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...
PyTorch学习—17.正则化之weight_decay与dropout
柳杰的博客
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文章目录一、正则化与偏差-方差分解二、pytorch中的L2正则项—weight decay（权值衰减） 一、正则化与偏差-方差分解   正则化方法是机器学习（深度学习）中重要的方法，它目的在于减小方差。下面借助周志华老师西瓜书中的对于方差、偏差的定义来进行理解。   泛化误差可分解为：偏差、方差与噪声之和。 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
权重衰退，weight decay，L2正则化
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通过函数与0的距离来衡量函数的复杂度。 但是怎么精确的确定一个函数和0之间的举例呢？没有一个正确答案。 一种简单的方法是通过线性函数中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如。要保证权重向量比较小，最常用方法是将其范数作为惩罚项加到最小化损失的问题中。 将原来的训练目标*最小化训练标签上的预测损失*，调整为*最小化预测损失和惩罚项之和*。现在，如果我们的权重向量增长的太大，我们的学习算法可能会更集中于最小化权重范数。这正是我们想要的。 在线性回归中，我们的损失函数为下式 x（i）为样本i的特.
权重衰减/权重衰退——weight_decay
HelloWorld的博客
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权重衰减/权重衰退——weight_decay
权重衰减（weight decay）
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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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神经网络中的权重衰减
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在神经网络训练过程中，通常会使用一个损失函数来衡量模型的性能，然后通过反向传播算法来调整网络中的权重，以最小化损失函数。权重衰减是通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现的，这个惩罚项与权重的大小相关。具体来说，权重衰减会在原始损失函数上添加一个额外的成本项，这个成本与权重的平方成正比。这样做的目的是鼓励网络学习到较小的权重值，从而限制了模型的复杂度，减少了过拟合的风险。总的来说，权重衰减是一种常用的正则化技术，可以帮助减小神经网络模型的复杂度，提高其在未见过数据上的泛化能力。
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目的 通过正则化的方式，防止过拟合。 我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。 但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。 假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。 权重衰减（weight decay）是最广泛使用的正则化的技术之一， 它通常也被称为𝐿2L2_正则化_ 使用均方范数作为硬性限制 通过限制参数值的选择范围来控制模型容量 min⁡l(w,b)  subject  to&nbsp
深度学习——权重衰减（weight_decay)
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10-02 1378
上一章描述了过拟合的问题，本章我们将介绍一些正则化模型的技术。如权重衰减。 为了有效防止模型的过拟合，降低模型的复杂度，提高泛化能力，本章简单记录了一种常见的正则化技术：权重衰减。简单来说**权重衰减是通过在损失函数中添加一个正则化项来实现的**。这个正则化项通常是模型参数的L2范数（平方和）或L1范数（绝对值和），通过限制模型参数的大小来防止过拟合。 我独泊兮其未兆，如婴儿之未孩，傫傫（lèi lèi）兮，若无所归。 --2023-10-2 进阶篇
torch学习 (八)：权重衰减
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引入   本文介绍应对过拟合的常用方法：权重衰减 (weight decay)   参考文献：李沐、Aston Zhang等老师的这本《动手学深度学习》一书。
权重衰减
tyro_blog的博客
02-22 377
关于权重衰减可以看一下我贴上来的的笔记 下面时使用高维线性模型来进行权重衰减的实现的jupyter代码 #%% ''' 验证权重衰减的高纬线性回归实验 ''' %matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys sys.path.append("..") import dlzh.d2...
weight_decay_bias
03-02
weight_decay_bias是一种在机器学习中常用的正则化技术，用于减小模型的过拟合风险。在神经网络中，权重衰减（weight decay）是通过在损失函数中添加一个正则化项来实现的。而weight_decay_bias则是对偏置项进行权重衰减。 在神经网络中，每个神经元都有一个偏置项（bias），它用于调整神经元的激活阈值。偏置项可以看作是神经元的自身偏好或者对输入数据的偏见。在训练神经网络时，我们希望模型能够更好地适应训练数据，但过拟合可能导致模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现较差。 为了避免过拟合，我们可以使用正则化技术来约束模型的复杂度。其中一种常见的正则化技术就是权重衰减（weight decay）。权重衰减通过在损失函数中添加一个正则化项，使得模型更倾向于选择较小的权重值。这样可以有效地减小模型的复杂度，降低过拟合的风险。 而weight_decay_bias则是对偏置项进行权重衰减的一种变体。它的作用是在正则化过程中对偏置项进行约束，使得模型更倾向于选择较小的偏置值。通过对偏置项进行权重衰减，可以进一步减小模型的复杂度，提高模型的泛化能力。
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