weight decay就是在原有loss后面,再加一个关于权重的正则化,类似与L2 正则,让权重变得稀疏: 参考:https://www.zhihu.com/question/24529483 dying relu是当梯度值过大时,权重更新后为负数,经relu后变为0,导致后面也不再更新. 三种办法:leak-relu.降低学习率.用 momentum based 优化算法,动态调整学习率 参考:https://www.zhihu.com/question/67151971 在训练模型时,有时…

论文 Decoupled Weight Decay Regularization 中提到,Adam 在使用时,L2 与 weight decay 并不等价,并提出了 AdamW,在神经网络需要正则项时,用 AdamW 替换 Adam+L2 会得到更好的性能. TensorFlow 2.0 在 tensorflow_addons 库里面实现了 AdamW,目前在 Mac 和 Linux 上可以直接 pip install tensorflow_addons,在 windows 上还不支持,但也可以…

一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen…

正则化是为了防止过拟合,因为正则化能降低权重 caffe默认L2正则化 代码讲解的地址:http://alanse7en.github.io/caffedai-ma-jie-xi-4/ 重要的一个回答:https://stats.stackexchange.com/questions/29130/difference-between-neural-net-weight-decay-and-learning-rate 按照这个答主的说法,正则化损失函数,正则化之后的损失函数如下: 这个损失函数求偏…

weight decay(权值衰减)的最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大. momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momentum项的SGD则写生如下形式:其中即momentum系数,通俗的理…

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小…

先介绍一下 Caffe 和 TensorFlow 中 weight decay 的设置: 在 Caffe 中, SolverParameter.weight_decay 可以作用于所有的可训练参数, 不妨称为 global weight decay, 另外还可以为各层中的每个可训练参数设置独立的 decay_mult, global weight decay 和当前可训练参数的 decay_mult 共同决定了当前可训练参数的 weight decay. 在 TensorFlow 中, 某些接口…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30100z7su.html 在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和.其用来惩罚大的权值. 权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值.因为大的权值会使得系统出现过拟合,降低其泛化性能.…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a89e19440102x1el.html…

训练的时候很”脆弱”,很容易就”die”了,训练过程该函数不适应较大梯度输入,因为在参数更新以后,ReLU的神经元不会再有激活的功能,导致梯度永远都是零. 例如,一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元,更新过参数之后,这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了,那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大,那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了.   原因: 假设有一个神经网络的输入W遵循某种分布,对于一组固定的参数(样本),w的分布也就是Re…