深度学习中对于正则化的理解

深度学习中正则化是用来解决过拟合问题的，常见的正则化方法有L1正则、L2正则、BN、Dropout

L1和L2正则化之间的区别及优势和应用场景

区别：

• L1正则化：在损失函数中添加所有权重绝对值的和作为惩罚项，倾向于产生稀疏的权重矩阵，即很多权重会变成零。
• L2正则化：在损失函数中添加所有权重平方的和作为惩罚项，促使权重向零靠近但不会完全变为零，避免了过大的权重。

优势：

• L1：可以用于特征选择，因为它倾向于将不重要的特征权重降低到零。
• L2：有助于模型更加稳定，避免权重过大导致的模型不稳定或过拟合。

应用场景：

• L1：当特征数量远大于样本数量时，或需要特征选择时。
• L2：普遍适用，尤其当特征间相关性较低时。

Pytorch中L1正则的实现方式

weight_decay = 0.01  # 权重系数
regularization_loss = 0  # L1正则化的损失
 
for param in model.parameters():
    # L1正则化的方式，参数的绝对值求和
    regularization_loss += torch.sum(torch.abs(param))
 
origin_loss = criterion(input=output, target=label)  # 计算原始损失
loss = origin_loss + weight_decay * regularization_loss  # 计算总损失

Batch Normalization的实现及影响

实现：

• Batch Normalization在每个批次的数据上对输入进行标准化，使得每层的输入具有稳定的均值和方差。

• self.bn = nn.BatchNorm2d(num_features) #num_features为上层网络输出特征的通道数
  

影响：

• 加速训练过程，因为每一层的输入都具有稳定分布，有助于避免梯度消失或爆炸问题。
• 提高模型稳定性，减少对初始化的依赖。
• 可以视作一种弱正则化手段，有助于减少过拟合。

Dropout如何工作以及为何能减少过拟合

工作原理：

• Dropout在训练过程中随机“失活”一部分神经元，即将其输出设置为零，这样可以迫使网络学习更健壮的特征，减少对任何单一路径的依赖。

减少过拟合原因：

• 由于每次迭代都随机失活不同神经元，相当于训练了多个不同的网络，然后在测试时使用完全的模型进行预测，增加了模型的泛化能力。