weight——decay为什么设定为0.01
时间: 2023-11-20 08:05:08
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Weight decay是一种正则化[技术]([http](https://geek.csdn.net/educolumn/68f28ca3131d47699e5902c5d3d74d51?spm=1055.2569.3001.10083)s://geek.csdn.net/educolumn/4949e93ca0a4345b3197d58843b74d65?spm=1055.2569.3001.10083),它通过在损失[[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/2319d2a62911adc34b96ea572d8225a2?spm=1055.2569.3001.10083)](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)中[添加](https://geek.csdn.net/educolumn/4d4bec229f163522438e69abc8681710?spm=1055.2569.3001.10083)一个与权重的平方成正比的正则化项来惩罚大的权重值。这个正则化项可以防止过拟合,并使模型更加泛化。Weight decay的设定值影响着正则化项的大小,一般来说,较小的weight decay会产生较小的正则化项,而较大的weight decay会产生较大的正则化项。
关于为什么将weight decay设定为0.01,这主要是经验性的。一般来说,一个适当的weight decay可以提高模型的泛化能力,但是如果weight decay设置得太大,会导致模型欠拟合。因此,通常会根据实际情况对weight decay进行调整。在实践中,一般会先尝试一些常见的取值,如0.001、0.01、0.1等,然后根据模型的表现进行调整。
相关问题
weight_decay是什么参数
weight_decay是用于控制模型参数正则化的超参数,它通常在优化算法的损失函数中添加一个L2范数惩罚项,以减少过拟合现象。L2范数惩罚项可以通过对模型的权重进行惩罚来对模型进行正则化,从而使得模型更加稳定和泛化能力更强。weight_decay的值越大,对模型参数的惩罚也越大,因此需要根据具体问题进行调整。在很多深度学习框架中,weight_decay通常被称作权重衰减。
Adam优化器中的weight_decay参数0.1和0.01分别表示什么
Adam优化器中的weight_decay参数表示L2正则化的强度,用于惩罚模型参数的大小。具体来说,Adam优化器在更新模型参数时会将L2正则化项加入到损失函数中,其中weight_decay参数就是L2正则化项的系数。
当weight_decay参数为0.1时,表示L2正则化项的系数为0.1,即对模型参数的大小进行较