В чем преимущества weight decay по сравнению с другими методами регуляризации?

Преимущества weight decay по сравнению с другими методами регуляризации заключаются в следующем:

• Непосредственное влияние на шаг обновления весов. www.paepper.com При обновлении весов во время обучения вычитается часть предыдущих весов, что со временем делает их меньше. www.paepper.com
• Предотвращение переобучения. www.paepper.com stats.stackexchange.com Постепенное уменьшение величины весов помогает модели лучше обобщать на невидимые данные. www.paepper.com
• Улучшение динамики оптимизации. www.marktechpost.com Weight decay значительно изменяет динамику оптимизации в перепараметризированных и недопараметризированных сетях. www.marktechpost.com
• Обеспечение стабильности при обучении с низкой точностью. www.marktechpost.com Весёлыйdecay предотвращает чрезмерный рост весов, что решает проблемы, связанные с точностью. www.marktechpost.com

Кроме того, weight decay лучше работает с алгоритмами оптимизации, например Adam, чем L2-регуляризация. www.paepper.com