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文章 2025-06-06 来自：开发者社区

提升模型泛化能力：PyTorch的L1、L2、ElasticNet正则化技术深度解析与代码实现

神经网络训练过程中，模型优化与过拟合防控之间的平衡是一个核心挑战。过拟合的模型虽然在训练数据上表现优异，但由于其复杂性导致模型将训练数据集的特定特征作为映射函数的组成部分，在实际部署环境中往往表现不佳，甚至出现性能急剧下降的问题。正则化技术是解决此类问题的有效方法。本文将深入探讨L1、L2和ElasticNet正则化技术，重点关注其在PyTorch框架中的具体实现。关于这些技术的理论基础，建议读....

提升模型泛化能力：PyTorch的L1、L2、ElasticNet正则化技术深度解析与代码实现
文章 2024-05-10 来自：开发者社区

使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化

在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。 正则化介绍 L1 正则化（Lasso回归）： L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚，公式可以表示为： 其中 L0 是原始的损失函数，λ 是正则化强度，wi是模型参数。 L1 正则化的特点是它可以产生稀疏模型，即许多模型参数会被...

使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
文章 2024-03-25 来自：开发者社区

基于PyTorch实战权重衰减——L2范数正则化方法（附代码）

0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文旨在通过实例验证权重衰减法（L2范数正则化方法）对深度学习神经元网络模型训练过程中出现的过拟合现象的抑制作用，加深对这个方法的理解。 1. 权重衰减方法作用 在训练神经元网络模型...

基于PyTorch实战权重衰减——L2范数正则化方法（附代码）
文章 2023-08-17 来自：开发者社区

Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）

前期回顾 Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Pytorch学习笔记（3）：图像的预处理（transforms）Pytorch学习笔记（4）：模型创建（Module）、模型容器（Containers）、AlexNet构建Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络层介绍（卷积....

Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）

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