L2正则化通过直接在目标函数中加入正则项来调整优化目标,旨在防止过拟合。
相比之下,权重衰减在每次训练循环结束时,直接对参数值进行裁剪,不改变优化目标的基本公式。
在采用简单的梯度下降法时,二者实质上等同,因为正则项对梯度的影响,即每次使权重衰减的比例,与L2正则化的效果一致。
然而,当使用诸如Adam等更复杂的优化方法时,参数的学习率会随时间变化。此时,L2正则化的正则项效果会随学习率调整而变化,而权重衰减的每次比例固定,与学习率无关。
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