【动手学深度学习】--05.权重衰退

**权重衰退（Weight Decay）**

在上一节中，我们讨论了正则化的概念，包括L1正则化和L2正则化。权重衰退是L2正则化的一种特殊形式，它通过添加一个额外的项来惩罚模型中的权重。

**什么是权重衰退？**

权重衰退是一种常见的正则化技术，用于防止过拟合。在训练过程中，权重衰退会将每个权重乘以一个小数，然后将其添加到损失函数中。这个小数称为衰退率（decay rate），它控制了权重衰退的强度。

**为什么需要权重衰退？**

权重衰退可以帮助防止过拟合，因为它会惩罚模型中的权重，使得它们变得更小，从而减少了模型对训练数据的依赖。通过权重衰退，模型更容易泛化到新数据上。

**如何实现权重衰退？**

在TensorFlow中，可以使用`tf.keras.regularizers.L2()`函数来实现权重衰退。下面是一个示例：

import tensorflow as tf# 定义一个简单的神经网络模型model = tf.keras.models.Sequential([
 tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
 tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
 tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 添加权重衰退model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
 loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
 metrics=['accuracy'],
 regularizer=tf.keras.regularizers.L2(l2=0.01))

# 训练模型model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

在上面的示例中，我们使用`tf.keras.regularizers.L2()`函数来添加权重衰退。我们传入了一个参数`l2=0.01`，这表示权重衰退的强度。

**如何选择权重衰退率？**

权重衰退率是模型训练过程中一个重要的超参数。选择合适的权重衰退率可以帮助防止过拟合，但也可能导致欠拟合。如果权重衰退率太大，模型可能会变得过于简单，从而导致欠拟合。

一般来说，可以通过以下步骤来选择权重衰退率：

1. 开始时使用一个较小的权重衰退率（例如0.01）。
2. 如果模型过拟合，尝试增加权重衰退率。
3. 如果模型欠拟合，尝试减少权重衰退率。

**总结**

权重衰退是一种常见的正则化技术，可以帮助防止过拟合。通过添加一个额外的项来惩罚模型中的权重，使得它们变得更小，从而减少了模型对训练数据的依赖。选择合适的权重衰退率可以帮助防止过拟合，但也可能导致欠拟合。