我是靠谱客的博主 爱笑鸭子，最近开发中收集的这篇文章主要介绍权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现
- 概要
- 公式解析
- 为什么会起作用
- 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
最后
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