zi2zi-pytorch 加入 L2 正則化

2025-02-172025-02-17

L2 正規化 (L2 Regularization)，又稱為權重衰減 (Weight Decay)，是一種常用的正則化方法，可以有效降低模型過擬合的風險。在 zi2zi-pytorch 專案中加入 L2 正規化，主要需要在優化器 (Optimizer) 中設定 weight_decay 參數。

修改步驟

找到優化器定義 在 zi2zi-pytorch 專案中，找到定義優化器的地方。通常在 train.py 或 options.py 檔案中，可以找到類似以下的程式碼： Pythonoptimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr)
加入 weight_decay 參數 在創建優化器時，加入 weight_decay 參數，並設定一個合適的值。weight_decay 的值越大，L2 正規化的效果越強。一般建議從較小的值開始嘗試，例如 0.0001 或 0.001。 Pythonoptimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr, weight_decay=0.0001) 完整的程式碼範例如下： Pythonimport torch.optim as optim # ... 其他程式碼 ... optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr, weight_decay=0.0001) # ... 其他程式碼 ...

參數調整建議

weight_decay 值：
- 建議從較小的值開始嘗試，例如 0.0001 或 0.001。
- 如果模型仍然過擬合，可以適當增加 weight_decay 的值。
- 如果模型出現欠擬合 (Underfitting) 的情況，可以適當減小 weight_decay 的值。
學習率 (Learning Rate)：
- 加入 L2 正規化後，可能需要調整學習率。
- 可以嘗試減小學習率，以幫助模型更好地收斂。

注意事項

L2 正規化會對所有權重 (weights) 進行懲罰，但不會對偏置 (biases) 進行懲罰。
過度的 L2 正規化可能會導致模型欠擬合，因此需要仔細調整 weight_decay 的值。

總結

透過在 zi2zi-pytorch 專案的優化器中加入 weight_decay 參數，可以有效地加入 L2 正規化，降低模型過擬合的風險，提升模型在測試資料集上的表現。建議從較小的值開始嘗試，並根據實際情況調整參數，以達到最佳的訓練效果。

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在 zi2zi-pytorch 專案中加入 L2 正則化 (權重衰減, weight decay)，需要修改 train.py 或 model.py，具體步驟如下：

1. 修改 `train.py`

在 優化器 (optimizer) 設定 中加入 weight_decay 參數，這樣 PyTorch 會自動對模型參數應用 L2 正則化。

找到這段程式碼：

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, betas=(beta1, beta2))

改為：

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, betas=(beta1, beta2), weight_decay=1e-4)

其中，1e-4 是 L2 正則化係數，可根據需求調整。

2. 修改 `model.py` (可選)

如果你希望對 特定層 應用 L2 正則化，可以在 model.py 中的 forward() 方法手動加入 L2 loss：

在計算 loss 的地方，加入以下程式碼：

l2_lambda = 1e-4  # L2 正則化係數
l2_reg = torch.tensor(0.0, requires_grad=True)
for param in model.parameters():
    l2_reg = l2_reg + torch.norm(param, p=2)

loss = loss + l2_lambda * l2_reg  # 加入 L2 正則化

這樣，每次計算 loss 時，會額外考慮模型參數的 L2 范數。

3. 確保 L2 正則化生效

可在訓練過程中，輸出 l2_reg 的數值來確認：

print(f"L2 Regularization Term: {l2_reg.item()}")

這樣，你的 zi2zi-pytorch 專案就會在訓練時應用 L2 正則化，以防止過擬合！ 🚀

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在 zi2zi-pytorch 專案中加入 L2 正則化，需要修改模型訓練部分的程式碼。以下是具體步驟和程式碼修改說明：

1. 修改模型定義部分

在定義模型時，加入 L2 正則化的參數。通常是在優化器（Optimizer）中設置 weight_decay 參數。

# 原始程式碼（未加入 L2 正則化）
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 修改後程式碼（加入 L2 正則化）
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=1e-5)

weight_decay：這是 L2 正則化的強度參數，通常設置為一個較小的值（如 1e-5 或 1e-4），具體值可以根據實驗調整。

2. 檢查損失函數

確保損失函數中沒有重複加入 L2 正則化。PyTorch 的優化器已經內建了 L2 正則化的功能，因此不需要手動在損失函數中加入。

# 原始損失函數（無需修改）
criterion = torch.nn.MSELoss()  # 或其他損失函數

3. 訓練迴圈部分

訓練迴圈部分不需要修改，因為 L2 正則化已經通過優化器自動應用。

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (input, target) in enumerate(data_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

4. 調整正則化強度

如果發現模型表現不佳（如欠擬合或過擬合），可以調整 weight_decay 的值：

過擬合：增加 weight_decay 的值（如 1e-4）。
欠擬合：減少 weight_decay 的值（如 1e-6）。

5. 完整程式碼範例

以下是修改後的完整程式碼片段：

# 定義模型
model = YourModel()

# 定義優化器並加入 L2 正則化
learning_rate = 0.001
weight_decay = 1e-5  # L2 正則化強度
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)

# 定義損失函數
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 訓練迴圈
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (input, target) in enumerate(data_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

總結

通過在優化器中加入 weight_decay 參數，即可實現 L2 正則化。這種方法簡單且有效，能夠幫助防止模型過擬合，提升泛化能力。

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