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最咸的鱼
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2021年6月29日
Pytorch在损失函数中为权重添加L1正则化
摘要: L1正则化可以使权重变稀疏,应用场景:对one-hot词袋模型中的词表进行裁剪时,根据权重weight筛选,此时需要权重越稀疏越好; L1_Weight为超参数,可设定为1e-4 1 def train(model, iterator, optimizer, criteon): 2 avg_acc,
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posted @ 2021-06-29 16:48 最咸的鱼
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