权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现

权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现

1. 概要
2. 公式解析
3. 为什么会起作用
4. Tensorflow的实现

1.概要：

权重衰减即L2正则化，目的是通过在Loss函数后加一个正则化项，通过使权重减小的方式，一定减少模型过拟合的问题。

2.公式解析：

L2正则化的公式如图；

其中 C0 是原来并没有使用L2正则化时的损失函数，比如交叉熵函数等；

后面的：

这一项是正则化项，即计算权重矩阵w的所有项的平方和÷2n，然后× λ（也叫正则化系数），作为最终Loss函数的一项参与梯度下