pytorch 正则化

在PyTorch中，正则化是通过添加正则化项来控制模型的复杂度，以减少过拟合的风险。PyTorch提供了几种正则化方法，其中包括L1正则化和L2正则化。在L2正则化中，一种常见的方法是通过使用weight decay来实现正则化。weight decay是在损失函数中添加一个惩罚项，该惩罚项是权重参数的平方和与一个正则化系数之间的乘积。

在PyTorch中，可以使用torch.optim中的优化器来应用正则化。使用torch.optim.SGD时，可以通过设置weight_decay参数来应用L2正则化。例如，可以设置weight_decay=0.001来控制正则化的程度。

另外，还可以使用torch.nn中的一些模块来实现正则化。例如，可以使用nn.Dropout来进行随机失活正则化，其中通过设置p参数来控制舍弃概率。还可以使用nn.LayerNorm来进行层归一化正则化，其中可以设置eps参数来控制归一化操作的数值稳定性。

请注意，以上只是PyTorch中正则化的一些常见方法，你也可以根据具体需求选择其他方法或自定义正则化。