pytorch正则化loss

在PyTorch中，可以通过在计算loss时加上L2正则化项来实现正则化。具体而言，可以使用以下公式计算loss：

l = loss(y_hat, y) + lambd * l2_penalty(w)

其中，loss(y_hat, y)是模型的预测结果与真实标签之间的损失函数，lambd是正则化系数，w是模型的权重参数。通过在计算loss时加上l2_penalty(w)，可以对权重参数进行正则化。

有多种方式可以在PyTorch中实现正则化。一种简洁的实现方式是在优化器中直接设置权重衰减参数。例如，可以使用以下代码定义一个带有权重衰减的优化器：

optimizer = torch.optim.SGD(params=net.parameters(), lr=lr, weight_decay=wd)

其中，net是模型对象，lr是学习率，wd是权重衰减参数。在定义优化器时，将weight_decay参数设置为所需的权重衰减系数即可。

如果只想对某些参数进行权重衰减，可以分别为它们构造一个优化器实例。例如，可以使用以下代码定义一个只针对权重参数进行权重衰减的优化器：

optimizer_w = torch.optim.SGD(params=[net.weight], lr=lr, weight_decay=wd)

同时，还可以定义一个不对偏差参数进行权重衰减的优化器：

optimizer_b = torch.optim.SGD(params=[net.bias], lr=lr)

这样，在训练过程中，分别使用这两个优化器来更新权重参数和偏差参数。