# PyTorch中的正则项
在深度学习中，正则化是一种用于提高模型泛化能力的技术。它通过增加一个约束项来控制模型的复杂性，从而防止过拟合。PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，支持各种正则化方法。本文将介绍PyTorch中的正则项，并提供相应的代码示例。
## 什么是正则化
正则化的基本思想是对模型的复杂性进行控制，通过惩罚模型中某些参数的值来促使模型更简单、泛化能力更强。常见的正则
VisualPytorch beta发布了！功能概述：通过可视化拖拽网络层方式搭建模型，可选择不同数据集、损失函数、优化器生成可运行pytorch代码扩展功能：1. 模型搭建支持模块的嵌套；2. 模型市场中能共享及克隆模型；3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割、目标探测上的威力；4.添加图像增强、快速入门、参数弹窗等辅助性功能修复缺陷：1.大幅改进UI界面，提升用户体验；2.修改注销不跳
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2024-04-18 19:50:14
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Dropout抑制过拟合import numpy as np
import torch
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets,transforms
from torch.utils.data import DataLoader# 训练集
trai
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2024-05-16 01:42:30
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正则化方法（权重衰退和Dropout）正则化方法和以前学过的正则表达式没有任何关系！ 花书 p141 说到：能显式地减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）的方法都被称为正则化。0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 权重衰减权重衰减是正则
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2023-10-28 13:13:20
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训练模型涉及两个2个关键步骤： 1.优化，减少训练集上的损失 2.泛化，提高对没见过的数据如验证机和测试集的泛化能力而正则化可以有效的帮助我们的模型收敛和泛化。本文提供三个正则化的方法。一、检查参数：权重惩罚 稳定泛化的第一种方法实在损失中添加一个正则化项。这个术语的设计是为了减小模型本身的权重，从而限制训练对它们增长的影响。换句话说，这是对较大权
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2023-11-20 02:25:50
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一.权重初始化（正态分布可以加速学习）：初始化权重，使其数据保持标准差在1左右以防止梯度消失或者爆炸，在卷积神经网络中常用，pytorch直接默认了自定义初始化权重import torch.nn as nn
import torch
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
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2023-12-31 14:24:51
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# 使用 PyTorch 中的 Adam 优化器增加正则项的实现指南
在机器学习和深度学习的模型训练过程中，过拟合是一个常见问题。为了解决这个问题，我们通常会使用正则化技巧。在本教程中，我将教会您如何在使用 PyTorch 的 Adam 优化器时增添正则项。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看大致的流程。下面是一张表格，展示了我们实现这一过程的每一步。
| 步骤 | 描述 |
|--
背景目前深度学习的应用大多都有比较大的数据 IO 操作与复杂的数据预处理，预处理的主要工作是将原始数据处理成有规则的数据，方便后续使用深度学习框架训练，大部分的数据都会以多维矩阵的方式表示，也就是经常提到的 tensor。整个预处理的流程一般都是使用 CPU 进行计算，以计算机视觉为例，预处理的任务包括从磁盘读取文件，图片剪裁，图片旋转，正则化等等，每个 batch 的数据在训练时都
推荐守门员应该将球踢到哪个位置，才能让自己的队员用头击中。1.无正则化模型 判别是否有正则化与调用其他计算函数。准确率：0.948/0.915 明显过拟合overfiting了。2.L2正则化公式如下，在原有cost函数基础上增加L2项，L2为参数w的均方根 根据公式书写代码： 增加正则项后，反向传播的导数也会对应改变，其
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2023-10-21 22:12:53
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本章代码：://github./zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.pyhttps://github./zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/dropout_layer.pyhttps://github./zhangx
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2024-05-15 05:00:28
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GPU加速是深度学习最常用的操作之一。尤其在数量级较大时GPU的速度会远超CPU获得奇效。 Navida T4
比如我们拿i7-9970K和一个普通的GPU做一个简单的对比。各自生成一个10000乘10000的矩阵算一个伪逆，可以看到速度相差近7倍。 注意，这里咱们只用了一个非常普通的GPU，来自GOOGLE的COLAB。我们之前对比过这种设置下它的性能相比GTX
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2024-07-03 21:25:05
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1.了解正则表达式正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。正则表达式的大致匹配过程是：
# 增大L2正则项：在PyTorch中的实现
在机器学习和深度学习中，为了提高模型的泛化能力，通常会使用正则化技术。L2正则化，也被称为权重衰减，是常见的正则化方法之一。本文将探讨如何在PyTorch中增大L2正则项，并提供相应的代码示例。
## 什么是L2正则化？
L2正则化的基本思路是通过增加一个惩罚项来限制模型的复杂度。这个惩罚项是模型参数的平方和，即:
\[
L2\_loss =
在pytorch中进行L2正则化，最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率，相当于L2正则化中的，也就是：
中的。但是有一个问题就是，这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数，包括权值和偏置同时进行的，很多时候如果对进行L2正则化将会导致严重的欠拟合1，因此这个时候一般只需要对权值进行正则即可，当然，你可以获取模型中的所有权值，然后按照定义的方法显式地进行处理，
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2024-05-18 16:03:12
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# 实现 PyTorch Adam 自带 L2 正则项的完整教程
在深度学习中，模型的泛化能力是评估其性能的重要指标之一。正则化技术可以有效地防止模型过拟合，从而提升模型的泛化能力。其中，L2正则化是最常见的一种正则化方法，PyTorch 的 Adam 优化器提供了控制 L2 正则化的方法。
本文将指导你如何在 PyTorch 使用 Adam 优化器时自带 L2 正则项，内容包括实现流程、具体
1.了解知道Dropout原理 深度学习网路中，参数多，可能出现过拟合及费时问题。为了解决这一问题，通过实验，在2012年，Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出Dropout。证明了其能有效解决过拟合的能力。dropout 是指在深度学习网络的训练过程
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2023-11-28 02:36:44
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在本文中，我们将讨论正则化的必要性及其不同类型。在监督机器学习模型中，我们将在训练数据上训练模型。模型将从这些数据中学习。在某些情况下，模型会从训练数据中的数据模式和噪声中学习，在这种情况下，我们的模型将有一个高方差，我们的模型将被过度拟合。这种过拟合模型泛化程度较低。这意味着他们会在训练数据方面表现良好，但在新数据方面表现不佳。我们的机器学习算法的目标是学习数据模式并忽略数据集中的噪声
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2023-10-23 10:34:39
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Regularization正则化在Deep Learning1书中，是这么定义正则化的：“any modification we make to a learning algorithm that is intended to reduce its generalization error, but not its training error.”PyTorch的 优化器使用参数正则化去限制模型
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2024-07-09 21:48:27
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目录0. 极力推荐一个反向传播的讲解，是看过的讲的清楚的1. Introduction2. 操作走一走2.1 先做一个半圆的数据集2.2 可视化2.3 Dropout（基于一个全连接网络）2.4 添加L2正则化,并放入optimizer中2.5 训练模型，可视化loss曲线，print预测准确率0. 极力推荐一个反向传播的讲解参考1. Introduction过拟合，其实就是泛化能力差---直观的
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2024-04-12 18:49:45
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正则化是广泛应用于机器学习和深度学习中的技术，它可以改善过拟合，降低结构风险，提高模型的泛化能力，有必要深入理解正则化技术。奥卡姆剃刀原则奥卡姆剃刀原则称为“如无必要，勿增实体”，即简单有效原理。在机器学习中，我们说在相同泛化误差下，优先选用较简单的模型。依赖于该原则，提出了正则化技术。什么是正则化及正则化的作用正则化是在经验风险项后面加上正则罚项，使得通过最小化经验风险求解模型参数转变为通过最小
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2023-08-17 17:17:32
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