深度学习结构风险最小化，在pytorch中是怎么实现的，给我简单的举一个例子

深度学习中的结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）是一种防止过拟合的技术，它不仅关注训练数据的误差，还考虑模型的复杂度。在PyTorch中，实现结构风险通常涉及到正则化技术，比如L1、L2正则化（权重衰减）。

简单来说，假设我们有一个线性回归模型，我们可以用以下代码示例来实现：

import torch
from torch import nn

# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)  # L2正则化的线性层
        self.l2_reg = nn.Parameter(torch.tensor(0.0))  # 初始化权重衰减参数

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out + self.l2_reg * torch.norm(self.linear.weight)

# 实例化模型并设置优化器
model = LinearRegression(input_dim=10, output_dim=1)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01)

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    loss = model(train_data)  # 使用训练数据计算损失，这里loss包含了L2正则项
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新参数

# 正则化项被添加到总损失中，通过调整weight_decay可以控制模型复杂度

在这个例子中，`weight_decay`参数就是用于控制结构风险的部分，它的值越大，模型的复杂度就越低，防止过拟合的效果越明显。