pytorch L2正则化

在PyTorch中，可以使用torch.optim的优化器来实现L2正则化。然而，torch.optim的优化器只能实现固定的L2正则化，并不能实现L1正则化。如果需要使用L1正则化，可以自定义Regularization类来实现。与此类似，可以使用类似于TensorFlow的方法来实现正则化。为了解决torch.optim优化器只能实现L2正则化以及惩罚网络中的所有参数的缺陷，可以自定义Regularization类来实现类似于TensorFlow的正则化方法。这样可以灵活地选择使用L1或L2正则化来惩罚网络参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch实现L2和L1正则化regularization的方法](https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/88426648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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