Weight Decay 是一种广泛用于机器学习和深度学习的正则化技术,旨在防止过拟合。
它通过向损失函数添加惩罚项来抑制大型权重值,有效地鼓励模型学习更小的权重。
这种技术对于复杂模型和高维数据集特别有益,因为它帮助模型在遇到未见数据时更好地泛化。
Weight Decay 通常与其他正则化方法(如 Dropout)结合使用,以增强模型的稳健性。
随着深度学习技术的进步,Weight Decay 可能通过自适应学习率和更复杂的优化技术进一步发展。
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