L1正则化代码 pytorch
时间: 2023-09-22 07:09:39 浏览: 54
下面是一个使用PyTorch实现L1正则化的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class L1Regularization(nn.Module):
def __init__(self, penalty):
super(L1Regularization, self).__init__()
self.penalty = penalty
def forward(self, model):
l1_penalty = 0
for param in model.parameters():
l1_penalty += torch.norm(param, p=1)
return self.penalty * l1_penalty
```
在这个代码中,我们定义了一个L1Regularization类,它继承了nn.Module类。在构造函数中,我们传入一个penalty参数,该参数用于控制正则化的强度。在forward方法中,我们计算了模型中所有参数的L1范数,并将其乘以penalty参数作为正则化损失返回。然后,我们可以在训练过程中将它添加到损失函数中,以实现L1正则化。例如:
```python
model = MyModel()
l1_reg = L1Regularization(penalty=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels) + l1_reg(model)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在这个示例代码中,我们首先创建了一个MyModel类的实例。然后,我们创建了一个L1Regularization类的实例,并将penalty参数设置为0.001。接着,我们定义了一个交叉熵损失函数和一个随机梯度下降优化器。在每次训练迭代中,我们首先将优化器的梯度清零,然后计算模型的输出和损失。我们将正则化损失和交叉熵损失相加,并调用backward方法计算梯度。最后,我们使用优化器更新模型的参数。