Loading... ## 定义 在深度学习模型训练中,正则化(Regularization)是一种减少模型过拟合(Overfitting)的方法,使模型能更好地泛化到未见过的数据。 常用的正则化技术有多种,下面是一些最常见的方法,以及它们的简要介绍和示例. 这些正则化技术可以单独使用,也可以组合使用,以达到最佳的模型泛化能力。在实践中,通常需要通过交叉验证来调整这些技术的具体参数. ## L1正则化和L2正则化 * **L1正则化**(也称为Lasso正则化)倾向于产生稀疏的权重矩阵,即模型中的许多权重将变为0,这可以用于特征选择。 * **L2正则化**(也称为岭回归或Tikhonov正则化)倾向于使权重接近于0但不是0,它能够惩罚权重的大值,从而抑制模型复杂度。 在PyTorch中,L1和L2正则化通常在`优化器`中通过`weight_decay`参数实现,主要用于L2正则化。对于L1正则化,你可能需要自定义实现。 **L2正则化示例**: ```python import torch from torch import nn from torch.optim import Adam model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10) ) # 使用weight_decay参数实现L2正则化 optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-5) ``` ## Dropout Dropout是一种非常有效的正则化技术,特别是在处理大型神经网络时。在训练过程中,它随机地“丢弃”(即,设置为零)神经元的一部分输出值,这可以被看作是对大量不同的神经网络进行平均的一种形式。 示例 ```python model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), # 添加Dropout层 nn.Linear(64, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), # 再次添加Dropout层 nn.Linear(64, 10) ) ``` ## 早停(Early Stopping) 早停是一种基于验证集性能的正则化形式。如果在训练过程中验证集的性能不再提升,训练将提前停止。这防止了模型在训练数据上过度拟合。 这里没有直接的代码示例,因为早停需要根据训练循环和验证逻辑的具体实现来编写。基本思路是记录验证损失,并在一定数量的epochs后如果验证损失没有改善,则停止训练。 ## 批归一化(Batch Normalization) 批归一化不仅有助于加快训练过程,还能起到一定的正则化效果。通过对每个批次的数据进行归一化处理,它可以减少内部协变量偏移,使模型更稳定。 示例 ```python model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 64), nn.BatchNorm1d(64), # 添加BatchNorm层 nn.ReLU(), nn.Linear(64, 64), nn.BatchNorm1d(64), # 再次添加BatchNorm层 nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10) ) ``` THE END 本文作者:将夜 本文链接:https://zoe.red/2024/359.html 版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均默认采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。 最后修改:2024 年 03 月 21 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏