Python深度學(xué)習(xí)pyTorch權(quán)重衰減與L2范數(shù)正則化解析
下面進(jìn)行一個(gè)高維線性實(shí)驗(yàn)
假設(shè)我們的真實(shí)方程是:
假設(shè)feature數(shù)200,訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本各20個(gè)
模擬數(shù)據(jù)集
num_train,num_test = 10,10 num_features = 200 true_w = torch.ones((num_features,1),dtype=torch.float32) * 0.01 true_b = torch.tensor(0.5) samples = torch.normal(0,1,(num_train+num_test,num_features)) noise = torch.normal(0,0.01,(num_train+num_test,1)) labels = samples.matmul(true_w) + true_b + noise train_samples, train_labels= samples[:num_train],labels[:num_train] test_samples, test_labels = samples[num_train:],labels[num_train:]
定義帶正則項(xiàng)的loss function
def loss_function(predict,label,w,lambd): loss = (predict - label) ** 2 loss = loss.mean() + lambd * (w**2).mean() return loss
畫圖的方法
def semilogy(x_val,y_val,x_label,y_label,x2_val,y2_val,legend): plt.figure(figsize=(3,3)) plt.xlabel(x_label) plt.ylabel(y_label) plt.semilogy(x_val,y_val) if x2_val and y2_val: plt.semilogy(x2_val,y2_val) plt.legend(legend) plt.show()
擬合和畫圖
def fit_and_plot(train_samples,train_labels,test_samples,test_labels,num_epoch,lambd): w = torch.normal(0,1,(train_samples.shape[-1],1),requires_grad=True) b = torch.tensor(0.,requires_grad=True) optimizer = torch.optim.Adam([w,b],lr=0.05) train_loss = [] test_loss = [] for epoch in range(num_epoch): predict = train_samples.matmul(w) + b epoch_train_loss = loss_function(predict,train_labels,w,lambd) optimizer.zero_grad() epoch_train_loss.backward() optimizer.step() test_predict = test_sapmles.matmul(w) + b epoch_test_loss = loss_function(test_predict,test_labels,w,lambd) train_loss.append(epoch_train_loss.item()) test_loss.append(epoch_test_loss.item()) semilogy(range(1,num_epoch+1),train_loss,'epoch','loss',range(1,num_epoch+1),test_loss,['train','test'])
可以發(fā)現(xiàn)加了正則項(xiàng)的模型,在測(cè)試集上的loss確實(shí)下降了
以上就是Python深度學(xué)習(xí)pyTorch權(quán)重衰減與L2范數(shù)正則化解析的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python pyTorch權(quán)重與L2范數(shù)正則化的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
相關(guān)文章
Python實(shí)現(xiàn)將羅馬數(shù)字轉(zhuǎn)換成普通阿拉伯?dāng)?shù)字的方法
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)將羅馬數(shù)字轉(zhuǎn)換成普通阿拉伯?dāng)?shù)字的方法,簡(jiǎn)單分析了羅馬數(shù)字的構(gòu)成并結(jié)合實(shí)例形式給出了Python轉(zhuǎn)換羅馬數(shù)字為阿拉伯?dāng)?shù)字的實(shí)現(xiàn)方法,需要的朋友可以參考下2017-04-04python-xpath獲取html文檔的部分內(nèi)容
這篇文章主要介紹了python-xpath獲取html文檔的部分內(nèi)容,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-03-03Python?matplotlib的spines模塊實(shí)例詳解
作為程序員,經(jīng)常需要進(jìn)行繪圖,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python?matplotlib的spines模塊的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-08-08Python+random模塊實(shí)現(xiàn)隨機(jī)抽樣
python的random庫(kù),提供了很多隨機(jī)抽樣方法。本文將通過幾個(gè)示例為大家詳細(xì)講講random模塊實(shí)現(xiàn)隨機(jī)抽樣的方法,需要的可以參考一下2022-09-09Python?命令行?prompt_toolkit?庫(kù)詳解
prompt_toolkit 是一個(gè)用于構(gòu)建強(qiáng)大交互式命令行的 Python 工具庫(kù)。接下來通過本文給大家介紹Python?命令行?prompt_toolkit?庫(kù)的相關(guān)知識(shí),感興趣的朋友一起看看吧2022-01-01python3之模塊psutil系統(tǒng)性能信息使用
psutil是個(gè)跨平臺(tái)庫(kù),能夠輕松實(shí)現(xiàn)獲取系統(tǒng)運(yùn)行的進(jìn)程和系統(tǒng)利用率,這篇文章主要介紹了python3之模塊psutil系統(tǒng)性能信息使用,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-05-05Python使用Bokeh庫(kù)實(shí)現(xiàn)炫目的交互可視化
Bokeh是一個(gè)用于創(chuàng)建交互式可視化圖形的強(qiáng)大Python庫(kù),它不僅易于使用,而且功能強(qiáng)大,適用于各種數(shù)據(jù)可視化需求,本文將介紹Bokeh庫(kù)的繪圖可視化基礎(chǔ)入門,需要的可以了解下2024-03-03