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

• Непосредственное влияние на шаг обновления весов. 1 При обновлении весов во время обучения вычитается часть предыдущих весов, что со временем делает их меньше. 1
• Предотвращение переобучения. 14 Постепенное уменьшение величины весов помогает модели лучше обобщать на невидимые данные. 1
• Улучшение динамики оптимизации. 2 Weight decay значительно изменяет динамику оптимизации в перепараметризированных и недопараметризированных сетях. 2
• Обеспечение стабильности при обучении с низкой точностью. 2 Весёлыйdecay предотвращает чрезмерный рост весов, что решает проблемы, связанные с точностью. 2

Кроме того, weight decay лучше работает с алгоритмами оптимизации, например Adam, чем L2-регуляризация. 1