Home IT技术 L1/L2正则化在PyTorch中的应用 L1/L2正则化在PyTorch中的应用 IT技术 xiaolong · 2025年4月12日 · 0 Comment 如何在PyTorch中添加L1/L2正则化，而不需要手动计算？ 回答： 请查看文档。对于L2正则化，可以在优化器中添加weight_decay参数。 相关文章： 在Python中实现梯度下降并遇到溢出错误 pytorch实例张量未移动到GPU，即使明确调用了cuda() PyTorch 二元分类 – 相同网络结构，’更简单’的数据，但性能更差？ RMSE loss for multi output regression problem in PyTorch Pytorch 展开和折叠：如何将这个图像张量重新拼接？ 如何在我的代码中检查PyTorch中每一层的输出梯度？ torch.Linear权重未更新 RuntimeError: 期望标量类型为Long，但找到Float (Pytorch) 如何在PyTorch中打印模型摘要？ PyTorch中的`view()`函数有什么作用？ loss-function machine-learning python pytorch regularized
