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附加优化器会影响正则化损失

附加优化器是指在传统的优化器基础上进行扩展和改进，以提高模型的训练效果和泛化能力。在机器学习中，正则化是一种常用的技术，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。正则化损失是在模型的损失函数中加入正则化项，以惩罚模型的复杂度。

附加优化器可以通过改变优化算法的目标函数或更新规则来影响正则化损失。具体而言，它可以通过以下方式进行优化：

改变学习率：附加优化器可以根据模型的训练情况自动调整学习率。较小的学习率可以减缓模型的训练速度，有助于防止过拟合。
引入正则化项：附加优化器可以在优化过程中引入额外的正则化项，如L1正则化、L2正则化等。这些正则化项可以限制模型的参数大小，从而减少模型的复杂度。
提供集成的正则化方法：附加优化器可以提供集成的正则化方法，如Dropout、Batch Normalization等。这些方法可以在训练过程中随机地丢弃一部分神经元或对输入进行归一化，以减少模型的过拟合风险。
改变优化算法：附加优化器可以改变传统的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降等。它可以引入一些改进的算法，如动量法、自适应学习率等，以提高模型的收敛速度和泛化能力。

附加优化器对正则化损失的影响主要体现在模型的训练过程中。通过合理选择和配置附加优化器，可以有效地控制模型的复杂度，提高模型的泛化能力，从而获得更好的训练效果。

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如果可能，使用标准损失。 2. 关闭所有的附加功能，例如正则化和数据增强。 3. 如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5....“随机”寻找正确的损失同样来自优秀的CS231n：使用小参数初始化，无需正则化。...在此之后，尝试增加正则化强度，这会增加损失。 18. 检查损失函数如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。...30.减少正规化过多的正则化会导致网络严重不拟合。减少正则化，如dropout、batch norm、weight/bias L2正则化等。...尝试不同的优化器你选择的优化器不应该阻止你的网络进行训练，除非你选择了特别糟糕的超参数。然而，合适的任务优化器有助于在最短的时间内获得最多的训练。该论文指出你正在使用的算法应该指定优化器。

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调试神经网络的checklist，切实可行的步骤

即使对于简单的前馈神经网络也是这样，你经常会在网络体系结构做出一些决定，重初始化和网络优化——所有这些会都导致在你的机器学习代码中出现bug。...确保在初始化小参数时得到预期的损失。最好先单独检查数据的loss(将正则化强度设置为零)。...你可能会遇到以下错误：梯度更新的表达式不正确权重更新没有应用梯度消失或爆炸如果梯度值为零，这可能意味着优化器中的学习率可能太小，或者你遇到了上面的错误#1，其中包含梯度更新的不正确的表达式。...需要注意的一个危险是正则化损失可能会超过数据损失，在这种情况下，梯度将主要来自正则化项(它通常有一个简单得多的梯度表达式)。这可能会掩盖数据损失的梯度的不正确实现。...为了检查这个问题，应该关闭正则化并独立检查数据损失的梯度。 Dropout - Dropout是另一种正则化你的网络，防止过拟合的技术。

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【AAAI 2021】四篇好文简读-专题2

模型将分子结构映射到一个固定大小的层次流形上，流形的顶层定义了全局结构，而底层则影响了局部特征。...潜在代码的层次性质可以使得结果图中发生精确的变化：顶层的扰动会导致全局结构的变化，而随后层次的扰动会轻微地改变产生的分子。该模型在分布学习任务上优于现有的生成图模型。...为了解决这个问题，作者建议添加一个正则化的方法。正则化惩罚了ODE的轨迹与其拟合多项式回归之间的差异。ODE的轨迹将近似于一个多项式函数，因此截断误差将较小。...此外，作者提供了两个证明，证明附加的正则化不会损害训练质量。...实验结果表明，该方法在密度估计任务下的NFE值可降低42.3%~71.3%，在变分自动编码器上的NFE降低了19.3%-32.1%，而测试损失不受影响。

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