yolov5训练L1正则和L2正则
时间: 2025-02-22 11:19:38 浏览: 115
### 实现 L1 和 L2 正则化于 YOLOv5
#### 修改损失函数以加入正则项
为了在YOLOv5中引入L1或L2正则化,主要工作是在定义模型的时候修改其损失计算部分,在原有的基础上增加相应的正则化项。对于PyTorch框架下的YOLOv5来说,这意味着要调整`train.py`文件内的训练循环逻辑或是直接作用于构建模型实例时所指定的自定义层。
针对L1正则化而言,由于它倾向于创建稀疏解决方案——即让某些权重变为零从而简化最终得到的预测器;而L2正则化则是通过对所有参数施加平方惩罚来抑制过大数值的发生频率,使得各维度上的贡献更加均匀[^1]。
具体的实现方式可以通过重写或扩展现有的损失类来进行:
```python
import torch.nn as nn
from yolov5.models.yolo import Model # 假设这是yolov5中的model导入路径
class CustomModel(Model):
def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, lambda_l1=0.0005, lambda_l2=0.0005):
super().__init__(cfg, ch, nc)
self.lambda_l1 = lambda_l1
self.lambda_l2 = lambda_l2
def compute_loss(self, p, targets): # 这里的p代表预测值,targets为目标标签
loss, loss_items = super().compute_loss(p, targets)
l1_reg = sum(torch.norm(param, 1) for param in self.parameters())
l2_reg = sum((param ** 2).sum() for param in self.parameters())
total_loss = loss + self.lambda_l1 * l1_reg + self.lambda_l2 * l2_reg
return total_loss, loss_items
```
上述代码片段展示了如何继承官方版本的YOLOv5模型并添加额外的方法来处理L1和L2正则化。这里的关键在于覆写了父类中原有的`compute_loss()`方法,并在其返回之前加上了由超参控制强度的新正则化成分[^2]。
值得注意的是,这里的`lambda_l1`和`lambda_l2`分别对应着应用于整个网络上每层权重矩阵的L1与L2正则化因子大小的选择。这两个值应当依据实际情况经过调优实验得出最佳设置。
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