Python中的参数解耦（Decoupled Weight Decay）：L2正则化与优化器机制的分析 大家好，今天我们来深入探讨一个在深度学习优化中非常重要的概念：参数解耦的权重衰减（Decoupled Weight Decay），以及它与传统的L2正则化之间的区别，以及它如何在各种优化器中实现和应用。 1. L2正则化：传统的方法 L2正则化是一种常用的防止过拟合的技术。它的核心思想是在损失函数中加入模型参数的平方和，以惩罚模型中较大的权重。 传统的L2正则化通常直接在损失函数中添加一个正则化项： loss = loss_function(predictions, labels) l2_reg = 0.5 * lambda_reg * sum(param.norm(2)**2 for param in model.parameters()) total_loss = loss + l2_reg 其中： loss_function(predictions, labels) 是原始的损失函数。 lambda_reg 是正则化系数，控制正则化项的强度。 model.parameters( …