PyTorch优化器正则化问题:偏置(bias)不需要正则化(weight decay) / 如何分离网络参数中的偏置(bias)?
发布时间:2024-06-10 07:16浏览次数:
在PyTorch中,复数L2正则化可以通过在模型的损失函数中添加对权重的正则化项来实现。L2正则化是一种常见的正则化方法,它通过将权重的平方和添加到损失函数中来惩罚模型的复杂性。
下面是一个示例代码,演示如何在PyTorch中使用复数L2正则化:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear=nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
model=MyModel()
# 定义损失函数和优化器
criterion=nn.MSELoss()
optimizer=optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 定义L2正则化的权重衰减系数
weight_decay=0.001
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
outputs=model(inputs)
loss=criterion(outputs, labels)
# 添加L2正则化项
l2_regularization=torch.tensor(0.)
for param in model.parameters():
l2_regularization +=torch.norm(param, p=2) # 计算参数的L2范数
loss +=weight_decay * l2_regularization
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上述示例中,我们首先定义了一个简单的模型 `MyModel`,然后定义了损失函数 `nn.MSELoss()` 和优化器 `optim.SGD()`。接下来,我们使用一个循环来执行训练过程。在每个训练步骤中,我们计算模型的输出并计算损失。然后,我们通过遍历模型的参数来计算L2正则化项,并将其添加到损失函数中。最后,我们执行反向传播和优化步骤,更新模型的参数。
通过这种方式,我们可以在PyTorch中使用复数L2正则化来惩罚模型的复杂性,并帮助提高泛化能力。