torch.optim.sgd中的weight_decay

`weight_decay` 是一种正则化技术，通常用于防止神经网络过拟合。在优化器的更新过程中，会将权重加上一个惩罚项，这个惩罚项与权重的大小成正比。这样可以鼓励模型学习到更加平滑的权重，减少过拟合的风险。

在 `torch.optim.sgd` 中，`weight_decay` 参数用于控制正则化的强度。它是一个非负数，通常设置为一个比较小的值，比如 `0.001`。具体来说，`weight_decay` 会将每个权重更新公式中的偏导数部分加上一个负的 λw，其中 λ 是 `weight_decay` 参数。这样，每次更新权重时，都会让权重在一定程度上趋向于零，从而减少过拟合的风险。