「权重值系数」权重值衰减系数系数

時间::14来源于:IT技术性创作者:seo试验室网编阅读文章:75次「手机上版」 权重值系数

1. 权重值衰减系数(weight decay)

L2正则表达式化的目地便是以便让权重值衰减系数到更小的值,在一定水平上降低实体模型过拟合的难题,因此权重值衰减系数也叫L2正则表达式化。

1.1 L2正则表达式化与权重值衰减系数系数

L2正则表达式化便是在成本涵数后边加上上一个正则表达式化项:

在其中C0意味着初始的成本涵数,后边那一项便是L2正则表达式化项,它是那样来的:全部主要参数w的平方的和,除以训炼集的样版尺寸n。λ便是正则表达式项系数,衡量正则表达式项与C0项的比例。此外也有一个系数1/2,1/2 1/211常常会见到,关键是以便后边求导的結果便捷,后边那一项求导会造成一个2,与1/2相乘恰好凑整为1。系数λ便是权重值衰减系数系数。

1.2 为何能够对权重值开展衰减系数

大家对添加L2正则表达式化后的成本涵数开展推导,先求导:

能够发觉L2正则表达式化项对b的升级沒有危害,可是针对w的升级有危害:

不在应用L2正则表达式化时,求导結果中w前系数为1,如今w前边系数为1-ηλ/n,由于η、λ、n全是正的,因此1-ηλ/n低于1,它的实际效果是减少w,这也便是权重值衰减系数(weight decay)的来历。自然考虑到到后边的导数项,w最后的值将会扩大也将会减少。

此外,必须提一下,针对根据Mini-BATch的任意梯度降低,w和b升级的公式计算紧跟面得出的有点儿不一样:

比照上边w的升级公式计算,能够发觉后边那一项发生变化,变为全部导数加和,乘以η再除以m,m是一个mini-batch中样版的数量。

1.3 权重值衰减系数(L2正则表达式化)的功效

功效:权重值衰减系数(L2正则表达式化)能够防止实体模型过拟合难题。

思索:L2正则表达式化项有让w缩小的实际效果,可是为何w缩小能够避免过拟合呢?

基本原理:(1)从实体模型的繁杂度上表述:更小的权值w,从某类实际意义上说,表明互联网的繁杂度更低,多数据的拟合更强(这一规律也称为奥卡姆剃刀),而在具体运用中,也认证了这一点,L2正则表达式化的实际效果通常好过没经正则表达式化的实际效果。(2)从数学课层面的表述:过拟合的情况下,拟合涵数的系数通常十分大,为何?以下图所显示,过拟合,便是拟合涵数必须顾虑每个点,最后产生的拟合涵数起伏非常大。在一些不大的区段里,涵数值的转变很强烈。这就寓意着涵数在一些住宅小区间里的导标值(肯定值)十分大,因为变量值不大不小,因此仅有系数充足大,才可以确保导标值非常大。而正则表达式化是根据管束主要参数的范数使其不必很大,因此能够在一定水平上降低过拟合状况。

2. 学习培训率衰减系数(learning rate decay)

在训炼实体模型的情况下,一般会碰到这类状况:大家均衡实体模型的训炼速率和损害(loss)后挑选了相对性适合的学习培训率(learning rate),可是训炼集的损害降低到一定的水平后也不在降低了,例如training loss一直在0.7和0.9中间往返波动,不可以进一步降低。以下图所显示:

碰到这类状况一般能够根据适度减少学习培训率(learning rate)来完成。可是,减少学习培训率又会增加训炼需要的時间。

学习培训率衰减系数(learning rate decay)便是一种能够均衡这二者中间分歧的处理计划方案。学习培训率衰减系数的基本观念是:学习培训率伴随着训炼的开展慢慢衰减系数。

学习培训率衰减系数基本有二种完成方式:

线形衰减系数。比如:每过五个epochs学习培训率递减。

指数值衰减系数。比如:伴随着迭代更新轮数的提升学习培训率全自动产生衰减系数,每过五个epochs将学习培训率乘以0.9998。实际优化算法以下:

decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)

在其中decayed_learning_rate为每一轮提升时应用的学习培训率,learning_rate为事前设置的原始学习培训率,decay_rate为衰减系数系数,decay_steps为衰减系数速率。

Reference:

(1)学习培训率衰减系数一部分內容和照片(learning rate decay)

(2)神经系统互联网学习培训率(learning rate)的衰减系数

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