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我要比较有无正则化的区别,所以我想自定义两个损失函数。
我的 L2 范数损失函数:
###NET
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN,self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 16, kernel_size = 5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2))
self.layer2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(16, 32, kernel_size = 5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2))
self.layer3 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(32, 32, kernel_size = 5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(4))
self.fc = nn.Linear(32*32*32,11)
def forward(self, x):
out = self.layer1(x)
out = self.layer2(out)
out = self.layer3(out)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.fc(out)
return out
net = CNN()
###OPTIMIZER
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = LR, momentum = MOMENTUM)
1.How can I add a L2 norm in my loss function?
2.If I want to write the loss function by myself (without using optim.SGD) and do the grad-decent by autograd, how can I do?
感谢您的帮助!
最佳答案
您可以自己明确计算权重的范数,并将其添加到损失中。
reg = 0
for param in CNN.parameters():
reg += 0.5 * (param ** 2).sum() # you can replace it with abs().sum() to get L1 regularization
loss = criterion(CNN(x), y) + reg_lambda * reg # make the regularization part of the loss
loss.backward() # continue as usuall
参见 this thread了解更多信息。
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