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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

2022-08-08 14:26:00 【日和公主】

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-CSDN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.csdn.net/qq_41881259/article/details/106419489

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