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wzjs 2025/8/29 8:49:09

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权重衰减（Weight Decay）详解 | L2正则化的奥秘

在深度学习和机器学习模型训练中，我们常常面临 过拟合（Overfitting） 的问题。
为了提高模型在未见数据上的泛化能力，正则化（Regularization） 技术应运而生。
其中，最常用的一种正则化方法就是——权重衰减（Weight Decay）。

本文将围绕权重衰减的概念、公式推导、作用机制以及应用场景进行详细讲解。

什么是权重衰减（Weight Decay）？

权重衰减，又叫作 L2正则化，本质上是在原始损失函数（Loss）中，添加一项关于模型参数（权重）大小的惩罚项。

简单来说，除了最小化预测误差之外，还希望模型的参数（即权重）本身不要太大。

这样做的目的，是避免模型过度依赖某些特征，提升模型的稳定性和泛化能力。

权重衰减的数学表达式

权重衰减的基本公式如下（也可以参考下方插图展示的内容）：

$\text{Loss}_{\text{new}} = \text{Loss}_{\text{original}} + \frac{1}{2} \lambda \|w\|_2^2$

其中：

$\text{Loss}_{\text{original}}$ ：原始损失函数（如均方误差、交叉熵损失等）
w：模型的权重向量
$\|w\|_2^2$ ：权重向量的L2范数的平方
λ：正则化系数，控制惩罚项的强度（通常是一个很小的数，例如 0.001）

简要解释：

第一项是模型原本需要最小化的损失。
第二项是惩罚项，防止权重过大。
两项之和成为新的目标损失。

从直观上理解：
权重衰减会在优化过程中不断“拉回”权重，防止它们无限制地增大，从而控制模型复杂度。

图示解读

来看这张非常直观的手绘图示：

大标题：权重衰减（Weight Decay）
中间公式：
$\text{Loss} = \text{Loss} + \frac{1}{2} \|w\|_2^2$
解释：
- 左侧蓝色部分是原本的损失函数。
- 右侧红色部分是新增的L2正则化惩罚项。
- 中间绿色箭头和橙色标注，明确指出了两部分各自的含义。

此外，图中也提到：“在回归中，L2正则化惩罚项的使用称为岭回归（Ridge Regression）”。
这强调了权重衰减在传统统计学习中的经典应用。

权重衰减的作用

权重衰减具有以下几大主要作用：

防止过拟合
减小权重，降低模型复杂度，使模型更好地在测试集上泛化。
提高数值稳定性
权重值过大容易导致梯度爆炸，权重衰减可以有效缓解这种情况。
提升训练速度
较小的权重可以让梯度下降法更快收敛。
提高模型鲁棒性
权重较小的模型通常对输入噪声更加不敏感，表现更稳健。

权重衰减与其他正则化的区别

项目	权重衰减（L2正则化）	L1正则化
惩罚项形式	$\\|w\\|_2^2$	$\\|w\\|_1$
权重效果	让权重接近0但不为0	让权重稀疏（部分变为0）
应用场景	防止过拟合，控制模型复杂度	特征选择，提升模型可解释性

简而言之：

想让参数都尽量小：用L2正则化（权重衰减）
想让部分参数直接归零：用L1正则化

如何在常见框架中使用权重衰减？

在现代深度学习框架中，设置权重衰减非常简单。
比如在 PyTorch 中，只需要在优化器中设置 weight_decay 参数：

import torch.optim as optimoptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-4)

在 TensorFlow/Keras 中，也可以通过添加 L2正则化器（tf.keras.regularizers.l2）来实现。

总结

项目	内容
定义	在损失函数中增加权重平方惩罚项
目的	防止过拟合，提高泛化能力
数学表达式	$\text{Loss} = \text{Loss} + \frac{1}{2} \lambda \\|w\\|_2^2$
常见应用	深度学习模型训练、岭回归