在PyTorch中，我们可以通过在模型的优化器中使用正则化方法来对模型进行正则化。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。对于L1正则化，我们可以在定义优化器时传入weight_decay参数来指定正则化的系数，例如

lewis 2年前 (2023-10-24) 阅读数 7 #技术

在PyTorch中，我们可以通过在模型的优化器中使用正则化方法来对模型进行正则化。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。

对于L1正则化，我们可以在定义优化器时传入weight_decay参数来指定正则化的系数，例如：

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=0.001)

对于L2正则化，我们也可以在定义优化器时传入weight_decay参数来指定正则化的系数，例如：

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=0.001)

除了在优化器中定义正则化，我们还可以手动在模型的训练过程中计算并加入正则化项，例如：

#定义L2正则化项
l2_reg=torch.tensor(0.,requires_grad=True)
forparaminmodel.parameters():
l2_reg+=torch.norm(param)

#定义损失函数，并加入L2正则化项
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
loss=criterion(output,target)+lambda*l2_reg

这样就可以实现对模型的正则化了。

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在PyTorch中，我们可以通过在模型的优化器中使用正则化方法来对模型进行正则化。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。 对于L1正则化，我们可以在定义优化器时传入weight_decay参数来指定正则化的系数，例如

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在PyTorch中，我们可以通过在模型的优化器中使用正则化方法来对模型进行正则化。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。对于L1正则化，我们可以在定义优化器时传入weight_decay参数来指定正则化的系数，例如