pytorch weight decay_一起读Bert文本分类代码 (pytorch篇 六）

在PyTorch中，权重衰减通常被称为L2正则化，它是一种常见的防止模型过拟合的技术。在优化器中通过设置weight_decay参数来实现。在Bert文本分类代码中，可以在optimizer的初始化中设置weight_decay参数，例如：

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=lr, eps=eps, weight_decay=wd)

其中，`model.parameters()`表示需要优化的参数集合，`lr`表示学习率，`eps`表示Adam优化器中的epsilon值，`weight_decay`表示权重衰减参数。

在这里，权重衰减的作用是对模型的参数做L2正则化，以减小模型的复杂度，避免过拟合。实际上，权重衰减相当于在损失函数中增加正则化项，这个正则化项就是L2范数，可以通过以下公式表示：

loss = loss_function(y_pred, y_true) + weight_decay * sum([torch.sum(param ** 2) for param in model.parameters()])

其中，`loss_function`是损失函数，`y_pred`和`y_true`分别表示模型的预测值和真实值，`model.parameters()`是模型的参数集合。在这个公式中，`sum([torch.sum(param ** 2) for param in model.parameters()])`表示模型参数的L2范数。

需要注意的是，权重衰减的参数值一般设置为一个小的正数，通常在0.0001到0.001之间。如果设置过大，可能会导致模型欠拟合。