pytorch怎么往卷积神经网络加正则的代码
时间: 2023-05-22 08:06:26 浏览: 159
可以通过在定义网络结构时,使用 PyTorch 的 nn.Module 和 nn.Sequential 来添加正则化层,例如L1正则化和L2正则化,如下所示:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv_layer = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(num_features=16),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(num_features=32),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.fc_layer = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=32*8*8, out_features=256),
nn.BatchNorm1d(num_features=256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(in_features=256, out_features=10)
)
# add L1 regularization to convolutional layers
self.conv_layer[0].register_forward_pre_hook(self.l1_norm)
self.conv_layer[4].register_forward_pre_hook(self.l1_norm)
# add L2 regularization to fully connected layers
self.fc_layer[0].register_forward_pre_hook(self.l2_norm)
self.fc_layer[3].register_forward_pre_hook(self.l2_norm)
def forward(self, x):
x = self.conv_layer(x)
x = x.view(-1, 32*8*8)
x = self.fc_layer(x)
return x
def l1_norm(self, module, input):
module.weight.data = torch.nn.functional.l1_normalize(module.weight.data, dim=0, eps=1e-12)
def l2_norm(self, module, input):
module.weight.data = torch.nn.functional.normalize(module.weight.data, p=2, dim=0, eps=1e-12)
```
在上述代码中,通过定义一个名为 Net 的卷积神经网络类,并在初始化方法中添加正则化层,即可在卷积神经网络中加入正则化。具体实现方式为:
对于 L1 正则化,我们通过 register_forward_pre_hook 方法来拦截正则化层前的输出,并使用 PyTorch 提供的 L1 正则化函数 l1_normalize 对卷积核权重进行 L1 正则化处理。
对于 L2 正则化,我们同样通过 register_forward_pre_hook 方法来拦截正则化层前的输出,并使用 PyTorch 提供的 L2 正则化函数 normalize 对全连接层权重进行 L2 正则化处理。
这样,在训练中,我们就可以通过传入适当的正则化系数,来对网络的参数进行正则化处理。