李沐权重衰退学习笔记
时间: 2025-01-10 13:34:09 浏览: 48
### 关于李沐讲解的权重衰减与正则化
在机器学习和深度学习领域,权重衰减是一种重要的技术用于防止过拟合。该方法通过对损失函数添加一个额外的惩罚项来实现这一目标[^1]。
#### L2正则化的作用机制
具体来说,在训练过程中引入L2范数作为正则项能够有效地抑制模型参数变得过大。这不仅有助于简化模型结构,还能提升其泛化能力。当应用到神经网络中时,这种做法被称为权重衰减。
```python
import torch
from torch import nn
net = nn.Sequential(
nn.Linear(4, 8),
nn.ReLU(),
nn.Linear(8, 1))
loss = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)
```
上述代码展示了如何利用`weight_decay`参数设置权重衰减值,以此达到实施L2正则化的目的。
#### 超参数的选择
值得注意的是,正则项前系数即为控制模型复杂度的关键超参数之一。通常情况下,较小数值如\( \lambda = 0.01, 0.001, 0.0001\)会被尝试用来寻找最佳配置方案。
然而,实际效果表明这些初始设定可能并非总是理想之选;后续研究可能会探索更多有效的策略比如Dropout等以进一步优化性能表现[^2]。
相关问题
李沐动手深度学习笔记
李沐是一位知名的机器学习工程师,他在GitHub上编写了非常受欢迎的《动手学深度学习》系列教程。这本笔记以其深入浅出的方式讲解深度学习基础知识,包括神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、优化算法等内容。它不仅适合初学者入门深度学习,也对有一定基础的学习者提供实用的实践指导。通过该笔记,读者可以了解到如何搭建模型,理解反向传播的工作原理以及如何处理常见的深度学习任务。
李沐学深度学习笔记序列模型
### 关于李沐深度学习笔记中的序列模型
#### 数据生成与预处理
为了研究序列模型,在实验中使用正弦函数加上一定量的可加性噪声来创建具有时间特性的数据集[^2]。这些数据的时间跨度设定为从1到1000个时间单位。
#### 输入输出关系构建
对于每一个时间点\(t\),目标变量\(y_t\)被设置成等于当前时刻的特征值\(x_t\);而输入向量\(x_t\)则由前\(\tau\)个时间步的数据组成,即\[x_t=[x_{t-\tau},...,x_{t-1}]\]。
#### 模型结构设计
采用了一个相对基础的设计——一个多层感知器(MLP),它包含了两层全连接神经网络以及中间使用的ReLU作为激活函数,并利用均方误差(MSE)作为损失函数来进行优化过程。
```python
import torch.nn as nn
class SimpleRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(SimpleRNN, self).__init__()
self.hidden_layer_1 = nn.Linear(input_size * tau, hidden_size)
self.relu_activation = nn.ReLU()
self.output_layer = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.hidden_layer_1(x.view(-1))
out = self.relu_activation(out)
out = self.output_layer(out)
return out
```
#### 训练流程概述
经过一系列迭代之后,该简单架构能够学会捕捉给定序列内部存在的模式并据此做出合理预测。
#### 预测性能评估
除了单步向前看之外,还探讨了如何实现更长远范围内的多步乃至K步外推能力测试。
阅读全文
相关推荐













