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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
Dec. 12, 2023, 10:03 p.m.
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