Weight Decay یا کاستن وزن
ارسال شده توسط مدیریت سایت
1403/03/08
187 بازدید
weight-decay یا کاستن وزن، یا L2 Regularization، یک تکنیک Regularization است که به وزنهای شبکه عصبی اعمال میشود. در این روش، ما یک تابع هزینه را که ترکیبی از تابع هزینه اصلی و یک جریمه بر
L2 Norm وزنها است به حداقل میرسانیم:
که در آن مقداری است که قدرت جریمه را تعیین میکند (ترغیب به داشتن وزنهای کوچکتر).
weight-decay میتواند مستقیماً در قانون بهروزرسانی وزنها گنجانده شود، به جای اینکه فقط به طور ضمنی از طریق تعریف در تابع هدف مشخص شود. اغلب weight-decay به پیادهسازی اشاره دارد که در آن مستقیماً در قانون بهروزرسانی وزنها مشخص میشود (در حالی که L2 Regularization معمولاً پیادهسازی است که در تابع هدف مشخص میشود).
منبع تصویر: یادگیری عمیق، گودفلو و همکاران
منبع: https://paperswithcode.com/method/weight-decay
مطالب زیر را حتما مطالعه کنید
دادهافزایی (Data Augmentation): تکنیکی قدرتمند برای بهبود عملکرد مدلهای یادگیری عمیق
دادهافزایی چیست؟ دادهافزایی (Data Augmentation) یکی از تکنیکهای کلیدی در...
هوش مصنوعی همراستا (AI alignment) و همترازی هوش مصنوعی چیست؟
همراستا سازی یا همترازی فرآیند رمزگذاری ارزشها و اهداف انسانی...
یادگیری نیمهنظارتی یا Semi-supervised learning
یادگیری نیمهنظارتشده یا نیمه نظارتی ( به انگلیسی Semi-supervised learning)...
یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) چیست؟
یادگیریعمیق یا دیپلرنینگ، زیر شاخهای از یادگیریماشین، به رایانهها میآموزد...
همه چیز درباره توابع فعالیت (Activation Functions) در شبکههای عصبی و مشکل محو شدگی گرادیان
در دنیای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی، توابع فعالیت (Activation...
Federated Learning: راهی نوین برای حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
در دنیای امروز، با توجه به پیشرفتهای چشمگیر دیپلرنینگ و...
دیدگاهتان را بنویسید