pytorch模型添加l2正则化

可以使用PyTorch提供的weight_decay参数来实现L2正则化。在定义优化器时，将weight_decay参数设置为一个非零值即可。例如：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)

这将在优化器中添加一个L2正则化项，帮助控制模型的复杂度，防止过拟合。

相关问题

pytorch怎么l2正则化

在PyTorch中，L2正则化（也称为权重衰减或岭回归）是一种常用的防止过拟合的技术。它通过对模型参数添加一个基于参数范数的惩罚项来减少复杂性。L2正则化的数学公式是：`loss = original_loss + λ * (||w||^2) / 2`，其中`original_loss`是原始损失函数，`λ`是正则化强度，`w`是模型参数，`||w||^2`是参数向量的平方和。

在PyTorch中，如何添加L2正则化到模型训练中，你可以按照以下步骤操作：

1. **定义模型**：

   model = MyModel()

2. **初始化模型参数**：

   for param in model.parameters():
       if param.requires_grad:
           param.data.normal_(0, 0.01)

3. **创建优化器时添加L2正则化**：

   l2_reg = 0.001  # 正则化强度
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=l2_reg)

在这里，`weight_decay`参数就是L2正则化的系数，可以直接传入预设的正则化强度`l2_reg`。

4. **训练循环**：

   for epoch in range(num_epochs):
       for inputs, targets in train_loader:
           optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
           outputs = model(inputs)
           loss = criterion(outputs, targets) + l2_reg * torch.norm(model.parameters(), 2) ** 2  # 添加L2正则化项
           loss.backward()  # 反向传播
           optimizer.step()  # 更新参数

在计算损失时，我们直接将L2范数加入到损失函数中。

pytorch l1l2正则化

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的功能来支持模型训练和优化。L1和L2正则化是常用的正则化方法，用于控制模型的复杂度并防止过拟合。

L1正则化是指在损失函数中添加模型权重的绝对值之和的惩罚项。它的目标是使一些权重变为0，从而实现特征选择和稀疏性。在PyTorch中，可以通过在优化器中设置weight_decay参数来实现L1正则化。例如：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01)

上述代码中，weight_decay参数设置为0.01，表示对模型的权重进行L1正则化。

L2正则化是指在损失函数中添加模型权重的平方和的惩罚项。它的目标是使权重尽可能小，从而减少模型的复杂度。在PyTorch中，可以通过在优化器中设置weight_decay参数来实现L2正则化，与L1正则化类似。例如：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01)

上述代码中，weight_decay参数设置为0.01，表示对模型的权重进行L2正则化。