过拟合

由于函数模型的表现能力太强，如果数据量少的话，就会出现过拟合，与之对应的是欠拟合

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减少过拟合的方法

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regularization 又叫做 weight-decay

实现方法

 对于L1

 对于L2

weight_decay相当于λ ,会使二范数越来越接近0

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Dropout 

减少层与层间的连接，来降低复杂度

 

 pytorch与TensorFlow使用区别

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动量

 多减去一项，梯度就会向减去的梯度方向，这样就有偏向，zk是指向上一次的梯度方向，

那么利用平行四边形法则，新梯度方向就是两个梯度的加权和方向

在优化器SGD中没有内置要手动添加

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learning rate decay

当学习率过低时，完成需要时间会很久，过大时，会达不到预期结果

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怎样设置呢，可以设置一个相对大一点的，然后慢慢减小直到找到一个较好的结果

使用ReduceLROnPlateau来更新学习率

 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau ( optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08 )

 

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  方案一

 scheduler.step(loss_val)表示连续调用patience次后loss没有改变，就把lr乘以相应减少因子

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 方案二

 scheduler的step_size表示scheduler.step()每调用step_size次，对应的学习率就会按照策略调整一次。