正则化作用及代码
时间: 2024-01-20 11:03:30 浏览: 28
正则化是一种用于减少过拟合的技术,通过添加一个正则化项来限制模型的复杂度。正则化项通常是模型参数的范数,例如L1范数或L2范数,这可以使模型更加平滑,减少噪声和不必要的特征的影响,从而提高模型的泛化能力。
以下是一个使用L2正则化的代码示例(假设已经定义好了模型和数据集):
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 设置正则化参数lambda
lambda_value = 0.01
# 定义损失函数和优化器,添加正则化项
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=lambda_value)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for data in dataloader:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 计算正则化项的损失
reg_loss = 0
for param in model.parameters():
reg_loss += torch.sum(torch.square(param))
loss += lambda_value * reg_loss
loss.backward()
optimizer.step()
```
在这个例子中,我们使用了PyTorch中的L2正则化,通过设置weight_decay参数来指定正则化的强度。在计算损失函数时,我们计算了模型参数的平方和,并将其乘以正则化参数lambda_value加入到总的损失函数中,从而使模型受到正则化项的约束。