【神经网络】权重衰减（weight-decay）

最新推荐文章于 2025-05-29 01:31:23 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 01:31:23 发布
阅读量1.2w 收藏 38
点赞数 9
CC 4.0 BY-SA版权
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
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。
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。

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现
梁瑛平的博客
12-25 6724
权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现 概要 公式解析 为什么会起作用 Tensorflow的实现 1.概要： 权重衰减即L2正则化，目的是通过在Loss函数后加一个正则化项，通过使权重减小的方式，一定减少模型过拟合的问题。 2.公式解析： L2正则化的公式如图； 其中 C0 是原来并没有使用L2正则化时的损失函数，比如交叉熵函数等； 后面的： 这一项是正...
第六章、补充五大内容——4.权重衰减（weight decay）
u010117029的博客
06-05 81
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
fht3873的博客
02-18 1679
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 ...
权重衰减（weight decay）
qq_36627158的博客
11-16 5008
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...
pytorch学习——正则化技术——权重衰减
weixin_48637535的博客
07-31 5715
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。
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
01-12 2702
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(Weight Decay)
m0_56312629的博客
12-16 5964
本文讲了权重衰减（权重衰退）的数学原理和具体使用方法
Transformer——Q137 分析权重衰减（Weight Decay）与L2正则化的等价性条件
墨顿随笔
05-29 741
权重衰减和 L2 正则化是深度学习中常用的正则化方法，它们在解决过拟合问题、提高模型泛化能力方面发挥着重要作用。通过数学推导，我们明确了在随机梯度下降算法下，当权重衰减系数和 L2 正则化系数满足时，两者的参数更新效果等价。在大语言模型等深度学习应用中，它们有着广泛的应用实例，同时也存在超参数调整困难、可能影响收敛速度等缺点。通过自适应调整正则化系数、结合其他正则化方法等优化策略，可以进一步提升模型的性能。
权重衰减/权重衰退——weight_decay
HelloWorld的博客
02-20 1万+
权重衰减/权重衰退——weight_decay
权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
热门推荐
Microstrong
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...
关于weight decay
MaloFleur
07-18 4930
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...
17. 权重衰退（weight_decay）
weixin_47505105的博客
12-11 6188
笔记
神经网络中的权重衰减
weixin_44943389的博客
10-11 364
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。
神经网络权重衰退
limingxin007的博客
03-07 933
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)
2301_78630677的博客
10-02 1614
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
权重衰减
tyro_blog的博客
02-22 400
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...
dropout和weight-decay的含义和功能
最新发布
06-06
例如，在训练一个深度神经网络时，可以在全连接层使用 Dropout，同时在整个网络中应用 Weight Decay 来控制权重的规模[^3]。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一...
评论
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

打赏作者

chaser&upper

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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