加入正则化系数后代码应该怎么修改

加入正则化系数（通常用于防止过拟合）后，代码会涉及到损失函数的更新。在机器学习中，特别是在训练深度学习模型时，比如使用梯度下降优化算法，我们会在原始的损失函数（如交叉熵损失）的基础上添加一个正则化项。

假设我们正在使用的是权重衰减（L2 正则化），其公式通常为 L = Loss + λ * (||W||^2)，其中 Loss 是基本损失，W 是模型的权重，λ 是正则化强度。

在 PyTorch 中，这可以这样修改：

import torch.nn as nn

# 假设model是一个nn.Module实例
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=regularization_coefficient)

# 定义原损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        # 计算预测值和损失
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 添加正则化项到总损失
        regularized_loss = loss + regularization_coefficient * sum(p.pow(2).sum() for p in model.parameters() if p.requires_grad)

        # 反向传播并更新权重
        optimizer.zero_grad()
        regularized_loss.backward()
        optimizer.step()

在这里，我们在计算loss时直接加上了正则化项，并在反向传播之前计算总的loss。正则化系数通过weight_decay参数传递给优化器。