網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)為何要加正則化，有哪些手段?

　　在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，正則化是一種用來防止過擬合(overfitting)的技術(shù)。過擬合指的是模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的情況。正則化的目標(biāo)是使模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上都能有良好的性能。

　　正則化通過在損失函數(shù)中引入額外的懲罰項(xiàng)，以限制模型參數(shù)的大小，從而減少模型的復(fù)雜度。這樣可以使模型更加簡單，減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

　　常見的正則化方法有以下幾種：

　　1.L1 正則化(L1 Regularization)：在損失函數(shù)中添加模型參數(shù)的絕對(duì)值之和，即 L1 范數(shù)。這會(huì)促使模型的某些參數(shù)變?yōu)榱?，從而?shí)現(xiàn)特征選擇(feature selection)的效果。

　　2.L2 正則化(L2 Regularization)：在損失函數(shù)中添加模型參數(shù)的平方和的一半，即 L2 范數(shù)。L2 正則化會(huì)使模型參數(shù)盡量接近零，但不會(huì)等于零。它在訓(xùn)練過程中會(huì)使參數(shù)的值均勻分布在各個(gè)特征上。

　　3.Dropout：Dropout 是一種隨機(jī)正則化技術(shù)，通過在訓(xùn)練過程中隨機(jī)將一部分神經(jīng)元的輸出置為零來減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性。這樣做可以減少神經(jīng)元之間的共適應(yīng)(co-adaptation)，增加模型的魯棒性。

　　下面是一個(gè)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)L2正則化的示例代碼：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義帶有 L2 正則化的模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(100, 10)  # 假設(shè)輸入維度為 100，輸出維度為 10

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 創(chuàng)建模型實(shí)例
model = Model()

# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器，同時(shí)應(yīng)用 L2 正則化
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)

# 訓(xùn)練過程
for epoch in range(num_epochs):
    # 正向傳播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向傳播和優(yōu)化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

　　在上述代碼中，使用 weight_decay 參數(shù)來設(shè)置 L2 正則化的強(qiáng)度。較小的值會(huì)施加較小的懲罰，而較大的值會(huì)施加較大的懲罰。通過調(diào)整 weight_decay 的值，可以控制正則化對(duì)模型訓(xùn)練的影響程度。