深度学习里正则化的效果和增大学习率有啥区别？
2023-12-26 阅读 30
在深度学习中，正则化和增大学习率是两种不同的技术，它们的作用和效果也不同。
正则化是一种用于减小模型过拟合的技术。过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差的情况。正则化的目标是通过在损失函数中引入一个正则化项，限制模型参数的大小，从而降低模型的复杂度，减小过拟合的风险。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
增大学习率是指在训练过程中将参数更新的步长增大。学习率决定了参数更新的速度，较大的学习率可以使模型更快地收敛，但也可能导致模型在最优点附近震荡或无法收敛。增大学习率可以加快训练速度，但如果学习率设置过大，可能会导致训练不稳定或发散。
因此，正则化和增大学习率的作用是不同的。正则化主要用于减小过拟合风险，而增大学习率主要用于加快训练速度。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的正则化方法和学习率来优化模型的性能。
更新于 2023年12月26日
