PyTorch笔记：正则化惩罚策略防治过拟合

在PyTorch学习笔记（十四）中，主要讨论了如何通过正则化惩罚来减轻过拟合问题。过拟合是深度学习中常见的问题，特别是在模型结构日益复杂的现代神经网络中。过拟合指的是模型在训练集上表现优秀，但在未见过的数据上性能下降的现象，这违背了奥卡姆剃刀原则，即选择简单解释优于复杂。 降低过拟合的方法主要有几种策略： 1. 数据扩充：增加训练数据量，减少模型对特定样本的依赖。 2. 简化模型结构：通过减少神经网络的层数或节点数，降低模型复杂度。 3. 正则化惩罚项：这是关键的一部分，通过在损失函数中添加对权重的惩罚项，如L1或L2范数，来约束模型的复杂度。L1范数倾向于稀疏化权重，L2范数则会使权重趋向于较小但非零值，这有助于防止权重过大导致的过拟合。 - L2正则化（权重衰减）：在PyTorch中，这通常是默认的优化器设置，通过`weight_decay`参数控制惩罚强度。 - L1正则化：虽然PyTorch原生支持不足，但可以手动实现，其效果是使权重分布更为稀疏。 在没有正则化的训练过程中，模型可能会过度适应噪声数据，导致模型过于复杂，泛化能力下降。通过正则化，模型的权重被限制在合理的范围内，使得模型在训练集上的表现与泛化性能之间达到更好的平衡。最终目标是在保持较高准确性的前提下，降低模型的复杂度，从而避免过拟合。 理解正则化的重要性不仅限于理论，实际操作时需要根据具体任务调整合适的超参数（如λ），以找到最佳的模型复杂度和泛化性能之间的平衡点。在PyTorch中，通过灵活运用这些技术，可以有效地管理和控制模型的复杂性，提升深度学习模型的稳健性和实用性。