PyTorch1.0實現(xiàn)L1，L2正則化及Dropout (附dropout原理的python實現(xiàn))
PyTorch提供optimizer中的L2正則化功能，通過在損失函數(shù)中加入$\frac{1}{2} \lambda \omega^{2}$項，對權重進行懲罰。L1正則化則通過增加λ|ω|項，促使權重向量變得稀疏，使用重要輸入數(shù)據(jù)的子集，減少對噪音輸入的影響。實踐上，L2正則化通常優(yōu)于L1，因為它傾向于分散的小數(shù)值權重。選擇λ時，需要根據(jù)具體情況嘗試，一般初始可設置為1e-4或1e-3。
PyTorch實現(xiàn)L2正則化時，optimizer參數(shù)weight_decay即對應正則項，其默認值為0。而L1正則化需手動實現(xiàn)。
在PyTorch中，可利用某些optimizer優(yōu)化器，如Adam、SGD等，實現(xiàn)dropout功能。通過在訓練過程中調整權重，有效控制過擬合。實踐表明，數(shù)據(jù)量小，更易于凸顯過擬合問題，因此在構建神經網(wǎng)絡時，合理應用dropout，有助于提高模型泛化能力。
對于dropout的numpy實現(xiàn)，參考斯坦福大學CS231n課程筆記，提出了一種改進方法，即反向隨機失活（inverted dropout）。該方法在訓練時對激活數(shù)據(jù)進行數(shù)值范圍調整，使前向傳播在測試時保持不變，確保預測代碼一致性，無論是否使用隨機失活，預測結果均可穩(wěn)定輸出。
總結，dropout作為神經網(wǎng)絡正則化策略，通過在訓練中隨機失活部分神經元，有效防止過擬合，提高模型泛化能力。在PyTorch中，通過optimizer實現(xiàn)L2正則化，手動實現(xiàn)L1正則化，以及利用某些優(yōu)化器內置的dropout功能，實現(xiàn)模型訓練與優(yōu)化。反向隨機失活方法進一步優(yōu)化了dropout在測試階段的應用，確保代碼的通用性與預測結果的一致性。
判斷模型是否過擬合、欠擬合、數(shù)據(jù)問題?
1·利用dropout 2·利用L2\/L1 regularization torch.optim集成了很多優(yōu)化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，這些優(yōu)化器中有一個參數(shù)weight_decay，用于指定權值衰減率，相當于L2正則化中的λ參數(shù)。L2正則化：缺點：torch.optim的優(yōu)化器只能實現(xiàn)L2正則化，不能實現(xiàn)L1正則化。3·調小batch_size...
Pytorch筆記(十四:繼承nn.Module定義MLP,GPU加速&Visdom)(1.1版本...
正則化如L2或L1，用于防止過擬合。在訓練時，L2正則化通過設置optimizer的weight_decay參數(shù)實現(xiàn)，而L1正則化需在loss計算前手動添加。注意，L1正則化可能需要更小的系數(shù)以避免under-fitting。
【5】過擬合處理的一些技巧
正則化分為兩類:劃分的依據(jù)是范數(shù)的不同1)L1-regularizationimage 2)L2-regularization(較常用) 對于L2-regularization來說,PyTorch有直接API接口可以直接使用,比較的方便,而L1-regularization需要人為進行添加。#L2-regularization的使用參考device=torch.device('cuda:0')net=MLP().to(device)#其實就是添加了一個參數(shù)...
DeepSpeed配置文件Json參數(shù)解析
二、優(yōu)化器參數(shù) DeepSpeed支持多種優(yōu)化器，如Adam、AdamW、OneBitAdam、Lamb和OneBitLamb，并且允許用戶自定義參數(shù)。例如，Adam和AdamW的實現(xiàn)提供了額外參數(shù)如torch_adam（使用PyTorch實現(xiàn)的Adam）和adam_w_mode（用于L2正則化）。三、FP16訓練參數(shù) 使用混合精度訓練可以顯著提高訓練速度和效率。配置參數(shù)包括en...
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