深度学习与PyTorch入门实战 - 33. regularization

以下是对文档内容的中文总结： ### 深度学习与PyTorch入门实战 - Regularization 文档主要介绍了Regularization（正则化）在深度学习中的作用及其在PyTorch中的实现。 #### 1. Regularization的核心概念 - **奥坎剃刀原则**：模型应尽量简单，避免使用不必要的复杂性。防止过拟合，提升模型的泛化能力。 - **模型状态**：包括欠拟合（Underfitted）、拟合良好（Good Fit）和过拟合（Overfitted）。Regularization的目标是避免过拟合，找到良好的平衡。 #### 2. Regularization方法 - **L2-regularization（权重衰减）**： - 通过在损失函数中添加参数的平方和，迫使权重接近0，减少过拟合。 - PyTorch实现：计算正则化损失（`regularization_loss`），然后与分类损失（`classify_loss`）相加，反向传播更新参数。 - 代码示例： ```python regularization_loss = torch.sum(torch.abs(param)) classify_loss = criterion(logits, target) loss = classify_loss + regularization_loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` - **L1-regularization**： - 类似于L2，但对权重施加的是绝对值损失。它可以使某些权重变为0，具有特征选择的效果。 - PyTorch实现：通过`torch.abs(param)`计算正则化损失。 #### 3. 防止过拟合的方法 - 数据不足或模型复杂化会导致过拟合。解决方法包括： - **收集更多数据**：增加训练数据量。 - **限制模型复杂度**：减少层数或神经元数量。 - **正则化**：通过L1或L2正则化约束权重。 - **Dropout**：随机屏蔽部分神经元，避免过拟合。 - **数据增强**：扩展数据集 diversity。 - **提前停止**：通过监控验证集损失来早停训练。 #### 总结 Regularization是防止过拟合的重要技术，通过约束模型的复杂度来提升泛化能力。PyTorch中可以通过简单的代码实现L1和L2正则化，并结合其他方法（如Dropout、数据增强等）共同优化模型性能。