基于torch神经网络损失函数正则化代码
时间: 2024-11-06 12:13:52 浏览: 2
在PyTorch中,基于神经网络的损失函数通常会包含正则化项来防止过拟合。正则化是一种常用的优化技术,通过添加额外的约束到模型参数上,比如L1或L2范数。以下是使用L2正则化的例子,即权重衰减(weight decay):
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# ... 定义你的网络结构 ...
def forward(self, x):
# ... 定义前向传播 ...
def loss_function(self, output, target, weight_decay=0.001): # 使用L2正则化的损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 假设我们使用交叉熵损失
l2_reg = weight_decay * sum(p.pow(2).sum() for p in self.parameters() if p.requires_grad) # 计算L2范数
return criterion(output, target) + l2_reg # 将正则化项加入总损失
# 实例化网络并创建优化器
net = Net()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, weight_decay=weight_decay)
# 训练过程中,每次迭代都会计算损失,并加上正则化项
for input, target in your_dataloader:
optimizer.zero_grad() # 清除梯度
loss = net.loss_function(input, target)
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
```
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