由于权重衰减在神经网络优化中很常用, 深度学习框架为了便于我们使用权重衰减, 将权重衰减集成到优化算法中,以便与任何损失函数结合使用。 此外,这种集成还有计算上的好处, 允许在不增加任何额外的计算开销的情况下向算法中添加权重衰减。 由于更新的权重衰减部分仅依赖于每个参数的当前值, 因此优化器必须至少接触每个参数一次。
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# 深度学习中的权重衰减在PyTorch中的集成 对于在PyTorch中使用和配置权重衰减,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入必要的库 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim
- 定义模型
class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 2) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) return x
- 初始化模型和损失函数
model = MyModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss()
- 配置权重衰减
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)
在创建优化器时,可以传入weight_decay参数来配置权重衰减的系数。
- 训练模型
for inputs, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()
通过上述步骤,就可以在PyTorch中使用和配置权重衰减了。
```
【相关推荐】
- 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7553237
- 你也可以参考下这篇文章:交叉熵损失函数代码中的那些坑
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