Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-10-31 22:47:22
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正则化之weight_decay,Dropout
原创
2021-08-02 15:50:12
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文章目录一、正则化与偏差-方差分解二、pytorch中的L2正则项—weight decay（权值衰减）三、Dropout概念四、dropout抑制过拟合的工作原理五、dropout内部是怎么实现只让部分信号通过并不更新其余部分六、Dropout的注意事项七、PyTorch中的Dropout网络层1.PyTorch中Dropout的实现细节 一、正则化与偏差-方差分解 正则化方法是机器学习（深
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2024-01-31 15:50:08
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在深度学习中，优化器的 `weight_decay` 参数扮演着至关重要的角色。它主要用于实现正则化，以防止模型过拟合。过拟合是指模
原创
2023-12-16 12:39:43
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目录一、正则化与偏差-方差分解1. 偏差和方差2. L1正则和L2正则二、PyTorch中的 L2 正则项 weight decay1. L2 Regularization = weight decay(权值衰减) 任务简介：了解正则化中L1和L2（weight decay）；了解dropout详细说明：本节第一部分学习正则化的概念，正则化方法是机器学习（深度学习）中重要的方法，它目的在于减小方
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2023-08-31 20:02:56
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一、weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作用是调节模型复杂 ...
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2021-10-22 11:38:00
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啥也说：亮代码，这里有一个判断，可以选出自己想要的参数哦！！if 'conv' in val.name:code：regularized_weights=[]for val in tf.global_variables(): if 'conv' in val.name: regularized_weights.append(val)regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.00004)regularization_
原创
2021-07-12 17:15:44
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上篇文章讲到手动实现对某一权重求梯度，但面对复杂的网络模型及损失函数，手动求导十分困难。 PyTorch中的 autograd包可实现自动梯度的计算，只需建立tensor时加入requires_grad=True。有关这个tensor上的任何计算操作都将构造一个计算图，从而允许图中执行反向传播。# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
dtype = torch.f
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2023-12-27 09:16:57
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作者 | hyk_1996 编译：大白
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。
对于nn.Module:
model = model.cuda()
model.cuda() 上面两句
1、正则化与偏差-方差分解1.1 RegularizationRegularization：减小方差的策略；误差可分解为偏差，方差与噪声之和，即误差=偏差+方差+噪声之和；偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响；噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的
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2023-10-21 09:05:09
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pytorch实现：对预训练好的卷积网络微调一、导入所需的包二、微调预训练的VGG16网络三、准备新网络需要的数据四、微调网络的训练和预测 由于卷积神经网络层数多，训练参数较多，导致从0开始训练很深的卷积网络非常困难，所以我们可以对预训练好的模型参数进行微调，快速实现自己的任务。pytorch提供ImageNet数据集与预训练好的流行的深度学习网络。本文使用VGG16网络，对网络结构和参数进行微
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2023-12-07 06:40:50
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文章目录正则化之weight decay1、正则化与偏差-方差分解2、`Pytorch`中的L2正则项——weight decay 正则化之weight decay1、正则化与偏差-方差分解机器学习中的误差可以看作噪声+偏差+方差：噪声：在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，无法通过优化模型来减小偏差：指一个模型在不同训练集上的平均性能和最优模型的差异，度量了学习算法的期望预测与
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2023-10-23 07:54:37
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人脸识别实际训练模型中，随着新数据的逐渐增加，对新的数据进行finetune是必不可少的一步，在实际的finetune过程中，有可能出现神经网络对新出现的数据不敏感的情况（称之为训不动）。造成这种现象的一个原因在于weight-decay。在训练baseline的过程中，我们会选择一个合适的weight-decay来增强我们模型的泛化能力。问题在于，weight-decay会将一些对于baseli
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2024-05-28 09:49:43
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**首先是pytorch中的L2正则项weight decay**一.正则化与偏差方差分解Regularization:减小方差的策略误差可分解为:偏差，方差与噪声之和。即误差=偏差+方差+噪声之和偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所
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2023-12-02 15:39:00
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weight decay就是在原有loss后面，再加一个关于权重的正则化，类似与L2 正则，让权重变得稀疏； 参考：https://.zhihu./question/24529483 dying relu是当梯度值过大时，权重更新后为负数，经relu后变为0，导致后面也不再更新。 三种办
原创
2022-01-17 16:29:48
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正则化是为了防止过拟合,因为正则化能降低权重 caffe默认L2正则化代码讲解的地址: 重要的一个回答:按照这个答主的说法,正则化损失函数,正则化之后的损失函数如下:这个损失函数求偏导就变成了:加号前面是原始损失函数求偏导,加号后面就变成了 *w,这样梯度更新就变了下式:wi←wi−η∂E∂wi−ηλwi.L2正则化的梯度更新公式,与没有加regulization正则化相比,每个参数更新的时候多
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2018-06-09 21:14:00
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Weight Decay（权重衰减）是深度学习中重要的正则化技术，通过在训练过程中对模型权重施加惩罚，防止过拟合，提升模型泛化能力。 ...
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项的比重。另...
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2021-07-14 15:52:41
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# 理论部分学习李宏毅笔记（github版）+叶强pdf、Morvan
# 实践部分学习叶强gym编写+Q-learning、Sarsa、DQN、DDQN的实战、Morvan
# DPG、DDPG论文参考： DDPG：Deep Deterministic Policy GradientDDPG简介DDPG算法解析DDPG实战总结与展望1、DDPG简介DQN算法解决了Q-learn
1.了解不同优化器 2.书写优化器代码 a.Momentum b.二维优化，随机梯度下降法进行优化实现 c.Ada自适应梯度调节法 d.RMSProp e.Adam f.PyTorch种优化器选择 1.优化器简介 Batch gradient descent（BGD） 批量梯度下降。先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值。 特点：一次更新中对整个数据集计算梯度，计算速度慢；对于凸函数可
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2023-11-23 13:07:05
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