深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外，有些架构可能因为强大的表征
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2024-03-28 19:37:09
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L2正则化为什么有效无论是学过机器学习还是深度学习的同学一定知道正则化可以缓解过拟合，最常用的就是L2正则化，即在损失函数上加上参数的L2范数，不过一般也不开根号了，也就是直接加，是正则化因子，它的大小决定了你有多想让参数向0靠近。如果被问到缓解过拟合的方法，那么L2正则化肯定是要知道的。如果继续追问为什么L2正则化有效呢？也许可以回答：因为把参数加到了损失函数里，可以在梯度下降时让参数变得更小，
目录前言L2正则化简介线性代数角度小结从图像角度直观理解补充总结参考资料 前言正则化在机器学习和深度学习中都是很重要的技巧，其核心思想是通过偏差的增加来换取方差的减少----用训练误差的增大来换取泛化误差的减小。 实现正则化主要有两类策略： 1）向模型添加限制参数的额外约束 2）向目标函数增加额外项来对参数值进行软约束 常见的L1和L2正则化都是使用的第二种策略L2正则化简介L2正则化项： 不考
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2023-10-21 09:21:19
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# 在PyTorch中实现L2正则化
在深度学习模型中，L2正则化（也称为权重衰减）是一种强有力的技术，用于减少模型的过拟合。L2正则化通过将权重向零推移来实现，从而有助于提高模型的泛化能力。在这篇文章中，我们将逐步了解如何在PyTorch中实现L2正则化。
## 流程概述
下面是实现L2正则化的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1. L1正则和L2正则的作用正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，可以用于特征选择，一定程度上，L1也可以防止过拟合L2正则化它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚，倾向于更加分散的权重向量；L2惩罚倾向于更小更分散的权重向量，这就会鼓励分类器最终将所有维度上的特征都用起来，而不是强烈依赖其中少数几个维度
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2023-12-27 11:00:28
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模型训练是围绕解决模型的欠拟合问题展开的，通过最小化损失函数来减小模型预测值与真实值之间的误差。因为数据集中总会有一些噪声，模型在拟合数据时可能会把噪声也拟合进来，导致模型过拟合。正则化是对损失函数的一种惩罚，即对损失函数中的某些参数进行限制。一般认为，参数值较小的模型比较简单，能更好地适应不同的数据集，泛化能力更强。正则化中最常用的正则项是L1范数和L2范数。L1范数是权重向量中各元素的绝对值之
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2023-11-08 22:38:11
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**正则化（Regularization）**是一种在机器学习和深度学习中常用的技术，用于防止模型过拟合（overfitting）。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上性能却较差的现象，这通常是因为模型学习到了训练数据中的噪声和异常值，而不是数据的真实模式。正则化的基本思想是在损失函数中添加一个与模型复杂度相关的惩罚项（也称为正则项）。这样，在训练过程中，模型不仅要拟合训练数
正则化方法 (Regularization) 是机器学习领域中一种非常重要的技巧，它主要用来对权重系数加以约束限制，进而防止过拟合。数学上来讲，正则化即为在目标函数中加入对权值系数的约束。L1正则化与L2正则化形式上的区别在于范数的阶。这两种正则化的主要区别在于以下几点：解的唯一性：L2正则化具有唯一解，而L1正则化没有唯一解。图一：本图阐释了L1正则化和L2正则化解的唯一性，其中绿色的是L2正则
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2024-06-17 07:46:35
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在机器学习中，无论是分类还是回归，都可能存在由于特征过多而导致的过拟合问题。当然解决的办法有 （1）减少特征，留取最重要的特征。 （2）惩罚不重要的特征的权重。但是通常情况下，我们不知道应该惩罚哪些特征的权重取值。通过正则化方法可以防止过拟合，提高泛化能力。先来看看L2正则化方法。对于之前梯度下降讲到的损失函数来说，在代价函数后面加上一个正则化项，得到
原创
2023-05-31 15:29:58
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范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下
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2023-06-21 17:32:07
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正则化的基本概念之前博客已有记录， 这里仅对正则化的实现做一点介绍
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2023-06-21 17:31:34
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转自：正则化损失函数一般后面都会添加一个附加项，这个附加项一般分成两种： 一般英文称作 ℓ1-norm 和 ℓ2 -norm，中文称作== L1正则化 ==和 L2正则化，或者 L1范数 和 L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。 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
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2023-12-15 19:49:35
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L2正则化 pytorch是一个在构建深度学习模型时常用的技巧，主要用于防止模型过拟合。本文将详细讨论如何在PyTorch中实现L2正则化，包括不同版本之间的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面。
## 版本对比与兼容性分析
在对比不同版本的PyTorch时，L2正则化的实现方式和功能可略有差异。以下是一些关键版本的比较：
| 版本 | L2正则化
【NLP学习】正则化1 正则化2 L2正则项(岭回归)什么情况下用L2正则项什么情况下不用L2正则项3 L1正则项4 ElasticNet回归：（L1、L2正则项）什么情况下用ElasticNet回归 1 正则化欠拟合、过拟合怎么解决？ 解决方式：正则化2 L2正则项(岭回归)以线性回归来说，Loss function 如下： L2正则化相当于： J0表示上面的loss function,正
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2024-06-10 15:04:47
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机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。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）。下图
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2024-01-15 10:28:37
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L0范数：向量中非0元素的个数 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 一、L0正则化 通过引入L0正则项，我们可以使模型稀疏化且易于解释，并且在某种意义上实现了「特征选择」。这看
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2018-11-13 20:08:00
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机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？本文将给出直观的解释。1. L2 正则化直观解释L2 正则化公式非
用[]表示范围，比如：[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如'a100'，'0_Z'，'Py3000'等等；[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；[a-zA-Z\_][0-9a
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2023-08-08 08:25:17
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线性回归1.一般形式w叫做x的系数，b叫做偏置项。2 如何计算2.1 Loss Function--MSE（均方误差）利用梯度下降法找到最小值点，也就是最小误差，最后把 w 和 b 给求出来。3 过拟合、欠拟合如何解决使用正则化项，也就是给loss function加上一个参数项，正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet详细了解，可参考视频什么是 L1 L2 正规化3.1 L1正则（
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2023-11-19 13:49:31
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欧式距离：l2范数：l2正则化：l2-loss(也叫平方损失函数)： 总结：l2范数和欧式距离很像，都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper，就是用的l2-loss，可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解，对于loss，需要求梯度，如果有根号后，梯度的计算就变得复杂了。
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2018-08-24 18:18:00
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