pytorch adam 优化器如何增加l2正则化

在 PyTorch 中，可以通过在定义优化器时传入参数来实现 L2 正则化。具体来说，需要在定义 Adam 优化器时设置 weight_decay 参数，该参数控制了 L2 正则化的强度。例如：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.001)

在上述代码中，weight_decay 参数被设置为 0.001，表示对模型的权重进行 L2 正则化，且正则化强度为 0.001。

需要注意的是，weight_decay 参数实际上是对优化器的权重衰减项进行设置，而不是直接对模型的权重进行修改。因此，如果需要对模型的权重进行 L2 正则化，还需要在损失函数中添加相应的正则化项。

相关问题

pytorch模型添加l2正则化

可以使用PyTorch提供的weight_decay参数来实现L2正则化。在定义优化器时，将weight_decay参数设置为一个非零值即可。例如：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)

这将在优化器中添加一个L2正则化项，帮助控制模型的复杂度，防止过拟合。

pytorch中ADAM优化器

Adam是一种自适应梯度下降优化算法，它可以自适应地调节每个参数的学习率。在PyTorch中，可以使用torch.optim.Adam()函数来创建Adam优化器。下面是一些常用的参数：

- lr：学习率。
- betas：用于计算梯度和梯度平方的指数衰减率。默认值是(0.9, 0.999)。
- eps：用于数值稳定性的小数值。默认值是1e-8。
- weight_decay：L2正则化的系数。默认值是0。

使用示例：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义Adam优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for input, target in data:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在每个epoch中，我们使用Adam优化器来更新模型参数。在每个batch中，我们首先将梯度清零，然后计算损失和梯度，并使用optimizer.step()函数来更新参数。