权重衰减weight_decay

2023-12-18 13:36
文章标签 衰减 权重 weight decay

本文主要是介绍权重衰减weight_decay，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

查了好几次了，一直忘，记录一下

 

 使用L 2 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。这使得我们的学习算法偏向于在大量特征上均匀分布权重的模型。在实践中，这可能使它们对单个变量中的观测误差更为稳定。

相比之下，L 1 惩罚会导致模型将权重集中在一小部分特征上，而将其他权重清除为零。这称为特征选择（feature selection），这可能是其他场景下需要的

总之就是施加一个惩罚项，防止模型过拟合，并具有鲁棒性。

这篇关于权重衰减weight_decay的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/508581。

相关文章

android 布局中 layout_gravity、gravity、orientation、layout_weight

android 布局中 layout_gravity、gravity、orientation、layout_weight

线性布局中，有 4 个及其重要的参数，直接决定元素的布局和位置，这四个参数是 android:layout_gravity ( 是本元素相对于父元素的重力方向 ) android:gravity （是本元素所有子元素的重力方向） android:orientation （线性布局以列或行来显示内部子元素） android:layout_weight （线性布局内子元素对未占用空间【水平或垂
阅读更多...
如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（六）：权值衰减

如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（六）：权值衰减

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：David Page 编译：ronghuaiyang 导读 这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，这是第六篇，给大家讲解权值衰减的相关内容以及训练中的各种动态。 我们了解到更多的关于权值衰减对训练的影响，并发现了一个与LARS之间意想不到的关系。 其中我们更深入地研究了学习率的动态 读者可能在这
阅读更多...
多分类问题中评价指标F1-Score 加权平均权重的计算方法

多分类问题中评价指标F1-Score 加权平均权重的计算方法

多分类问题中评价指标F1-Score 加权平均权重的计算方法     众所周知，F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。在分类问题中，常常将F1-score作为评价分类结果好坏的指标。它是精确率和召回率的调和平均数，值域为[0,1]。 F 1 = 2 ∗ P ∗ R P + R F_1=2*\frac{P*R}{P+R} F1​=2∗P+RP∗R​     其中，P代表着准确率（
阅读更多...
全球首个开源类Sora模型大升级，16秒720p画质电影感爆棚！代码和权重全面开源！

全球首个开源类Sora模型大升级，16秒720p画质电影感爆棚！代码和权重全面开源！

目录 01 视频界开源战士 02 深度解码技术 03 打破闭环，开源赋能 潞晨Open-Sora团队刚刚在720p高清文生视频质量和生成时长上实现了突破性进展！ 全新升级的Open-Sora不仅支持无缝生成任意风格的高质量短片，更令人惊喜的是，团队选择继续全部开源。   GitHub地址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
阅读更多...
Unity3D 点光源使用衰减公式Shader

Unity3D 点光源使用衰减公式Shader

Unity在内部使用一张名为_LightTexture0的纹理来计算光源衰减。第一次看到比较懵逼，本着学习的态度，就自己实现一个衰减公式。衰减公式参考龙书: shader： Shader "NinCoolShader/MyForwardRendering2"{Properties{_Diffuse("Diffuse", Color) = (1, 1, 1, 1)_Specular(
阅读更多...
DL基础补全计划(四)---对抗过拟合：权重衰减、Dropout

DL基础补全计划(四)---对抗过拟合：权重衰减、Dropout

PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 Windows 10VSCodePython 3.8.10Pytorch 1.8.1Cuda 10.2 前言   在《DL基础补全计划(三)—模型选择、欠拟合、过拟合》（ https://blog.csdn.net/u011728480/article/d
阅读更多...
论文阅读笔记：Towards Higher Ranks via Adversarial Weight Pruning

论文阅读笔记：Towards Higher Ranks via Adversarial Weight Pruning

论文阅读笔记：Towards Higher Ranks via Adversarial Weight Pruning 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 问题表述4.2 分析高稀疏度下的权重剪枝4.3 通过SVD进行低秩逼近4.4 保持秩的对抗优化4.5 渐进式剪枝框架 5 效果5.1 和SOTA方法对比5.2 消融实验5.3 开销分析 6 结论 论文：https://arx
阅读更多...
TF-IDF算法：揭秘文本数据的权重密码

TF-IDF算法：揭秘文本数据的权重密码

TF-IDF算法：揭秘文本数据的权重密码 在信息爆炸的时代，如何从海量的文本数据中提取出有价值的信息，是自然语言处理（NLP）领域面临的重要挑战之一。而TF-IDF算法，作为一种经典的文本加权技术，为我们提供了一种有效的解决方案。本文将深入解析TF-IDF算法的原理、应用以及Python实现，旨在帮助读者更好地理解和运用这一强大的工具。 一、TF-IDF算法简介 TF-IDF（Term Fr
阅读更多...
联邦学习的基本流程,联邦学习权重聚合,联邦学习权重更新

联邦学习的基本流程,联邦学习权重聚合,联邦学习权重更新

目录 联邦学习的基本流程是 S_t = np.random.choice(range(K), m, replace=False) 联邦学习权重聚合 model.state_dict()  联邦学习权重更新 下载数据集 https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz 联邦学
阅读更多...
【PyTorch 新手基础】一分钟快速部署 learning rate decay

【PyTorch 新手基础】一分钟快速部署 learning rate decay

【方法一：ReduceLROnPlateau】当设定指标在最近几个epoch中都没有变化时，调整学习率。 optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=0.01)scheduler = torch.optim.lr_sheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2