网络训练时为何要加正则化，有哪些手段?

　　在网络训练过程中，正则化是一种用来防止过拟合(overfitting)的技术。过拟合指的是模型在训练集上表现很好，但在未见过的数据上表现较差的情况。正则化的目标是使模型在训练集和测试集上都能有良好的性能。

　　正则化通过在损失函数中引入额外的惩罚项，以限制模型参数的大小，从而减少模型的复杂度。这样可以使模型更加简单，减少过拟合的风险。

　　常见的正则化方法有以下几种：

　　1.L1 正则化(L1 Regularization)：在损失函数中添加模型参数的绝对值之和，即 L1 范数。这会促使模型的某些参数变为零，从而实现特征选择(feature selection)的效果。

　　2.L2 正则化(L2 Regularization)：在损失函数中添加模型参数的平方和的一半，即 L2 范数。L2 正则化会使模型参数尽量接近零，但不会等于零。它在训练过程中会使参数的值均匀分布在各个特征上。

　　3.Dropout：Dropout 是一种随机正则化技术，通过在训练过程中随机将一部分神经元的输出置为零来减少神经网络的复杂性。这样做可以减少神经元之间的共适应(co-adaptation)，增加模型的鲁棒性。

　　下面是一个使用PyTorch实现L2正则化的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义带有 L2 正则化的模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(100, 10)  # 假设输入维度为 100，输出维度为 10

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建模型实例
model = Model()

# 定义损失函数和优化器，同时应用 L2 正则化
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001)

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    # 正向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

　　在上述代码中，使用 weight_decay 参数来设置 L2 正则化的强度。较小的值会施加较小的惩罚，而较大的值会施加较大的惩罚。通过调整 weight_decay 的值，可以控制正则化对模型训练的影响程度。