L2Decay¶
L2Decay 实现 L2 权重衰减正则化，用于模型训练，有助于防止模型对训练数据过拟合。
该类生成的实例对象，需要设置在 cn_api_paddle_ParamAttr 或者 optimizer (例如 Momentum )中，在 ParamAttr 中设置时， 只对该网络层中的参数生效；在 optimizer 中设置时，会对所有的参数生效；如果同时设置， 在 ParamAttr 中设置的优先级会高于在 optimizer 中设置，即，对于一个可训练的参数，如果在 ParamAttr 中定义了正则化，那么会忽略 optimizer 中的正则化；否则会使用 ``optimizer``中的 正则化。
具体实现中，L2 权重衰减正则化的损失函数计算如下：
\[\begin{split}\\loss = 0.5 * coeff * reduce\_sum(square(x))\\\end{split}\]
参数¶
coeff (float) – 正则化系数，默认值为 0.0。
代码示例 1¶
# Example1: set Regularizer in optimizer
import paddle
from paddle.regularizer import L2Decay
import numpy as np
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
inp = paddle.rand(shape=[10, 10], dtype="float32")
out = linear(inp)
loss = paddle.mean(out)
beta1 = paddle.to_tensor([0.9], dtype="float32")
beta2 = paddle.to_tensor([0.99], dtype="float32")
momentum = paddle.optimizer.Momentum(
learning_rate=0.1,
parameters=linear.parameters(),
weight_decay=L2Decay(0.0001))
back = out.backward()
momentum.step()
momentum.clear_grad()
代码示例 2¶
# Example2: set Regularizer in parameters
# Set L2 regularization in parameters.
# Global regularizer does not take effect on my_conv2d for this case.
from paddle.nn import Conv2D
from paddle import ParamAttr
from paddle.regularizer import L2Decay
my_conv2d = Conv2D(
in_channels=10,
out_channels=10,
kernel_size=1,
stride=1,
padding=0,
weight_attr=ParamAttr(regularizer=L2Decay(coeff=0.01)),
bias_attr=False)