权重衰减


权重衰减(Weight Decay)是机器学习中常用的一种技术,特别是在训练神经网络时。为了通俗易懂地解释它,我们可以用一个类似于健身训练的比喻。

想象一下,你在健身房锻炼,目的是增强肌肉并保持身体的灵活性和协调性。如果你只专注于举非常重的哑铃,虽然可以增强肌肉,但可能会导致身体的某些部分过于发达,而其他部分则相对较弱,这就失去了平衡和灵活性。

在训练神经网络时,"权重"相当于神经网络中的"肌肉"。如果让某些权重变得太大,网络可能会过于依赖训练数据集中的特定特征,这就类似于肌肉过度发达,导致模型无法灵活地处理新的、未见过的数据(即过拟合问题)。

权重衰减就像是在锻炼过程中有意识地使用一些轻一点的哑铃,以确保所有肌肉都均衡发展,保持身体的整体协调性。在神经网络中,通过对权重施加一些小的惩罚(通常是让权重的值稍微减小),我们可以防止它们变得过大,从而帮助网络保持灵活性,避免过分依赖训练数据中的特定特征。

简而言之,权重衰减是一种正则化技术,通过轻微减小神经网络中的权重值来防止过拟合,使模型更能泛化到新的数据,就像在健身训练中保持肌肉的平衡和灵活性。


yg9538 2023年12月12日 22:03 1131 收藏文档