pytorch里面的weight_decay与Michael Nielsen写的《神经⽹络与深度学习》中的规范化参数lmbda有什么区别

PyTorch中的weight_decay是一种正则化技术，它通过在模型训练过程中对权重进行L2正则化来避免过拟合。在模型参数更新时，weight_decay会在梯度下降的基础上对权重进行一个额外的衰减，这个衰减的大小由weight_decay参数控制。实际上，weight_decay是L2正则化的一种实现方式。

而Michael Nielsen书中的规范化参数lambda是指在损失函数中添加一个正则化项，以此来控制模型的复杂度。这个正则化项通常是L2正则化项，它会对权重进行约束，避免模型过度拟合训练数据。

虽然这两个技术都是用来避免过拟合的，但是它们的实现方式略有不同。PyTorch中的weight_decay是在优化器中实现的，在参数更新时对权重进行L2正则化，而Michael Nielsen书中的规范化参数lambda是在损失函数中添加正则化项，通过控制这个正则化项的系数来控制模型的复杂度。