波士顿房价正则化参数

回答: 在波士顿房价预测中，正则化参数通常用于控制模型的复杂度，并防止过拟合。常见的正则化方法包括L2正则化和Dropout正则化。L2正则化也被称为权重衰减，它通过在损失函数中添加一个正则化项来惩罚模型的复杂度，使得参数尽可能接近于0。在torch.optim中的优化器，如SGD、Adiadelta、Adam、Adagrad和RMSprop等，都有一个自带的参数weight_decay，用于指定权值衰减率，即L2正则化的参数λ。\[2\]另外，梯度下降函数也可以用于正则化，通过在参数更新时减去梯度的一部分来实现。例如，可以使用以下梯度下降函数来更新参数：def sgd(params, lr, batch_size): for param in params: param.data -= lr * param.grad / batch_size\[3\]。在实际使用中，正则化参数的选择可以根据具体情况进行调整，常见的取值包括0.001、0.1、1、10、100、1000等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [正则化——模型复杂度调整](https://blog.csdn.net/weixin_44167798/article/details/120387769)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化](https://blog.csdn.net/weixin_46192930/article/details/112756801)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [波士顿房价预测（四：利用torch手写线性回归代码，含有L1，L2正则）](https://blog.csdn.net/weixin_44187150/article/details/113730514)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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