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附加优化器会影响正则化损失

附加优化器是指在传统的优化器基础上进行扩展和改进，以提高模型的训练效果和泛化能力。在机器学习中，正则化是一种常用的技术，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。正则化损失是在模型的损失函数中加入正则化项，以惩罚模型的复杂度。

附加优化器可以通过改变优化算法的目标函数或更新规则来影响正则化损失。具体而言，它可以通过以下方式进行优化：

改变学习率：附加优化器可以根据模型的训练情况自动调整学习率。较小的学习率可以减缓模型的训练速度，有助于防止过拟合。
引入正则化项：附加优化器可以在优化过程中引入额外的正则化项，如L1正则化、L2正则化等。这些正则化项可以限制模型的参数大小，从而减少模型的复杂度。
提供集成的正则化方法：附加优化器可以提供集成的正则化方法，如Dropout、Batch Normalization等。这些方法可以在训练过程中随机地丢弃一部分神经元或对输入进行归一化，以减少模型的过拟合风险。
改变优化算法：附加优化器可以改变传统的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降等。它可以引入一些改进的算法，如动量法、自适应学习率等，以提高模型的收敛速度和泛化能力。

附加优化器对正则化损失的影响主要体现在模型的训练过程中。通过合理选择和配置附加优化器，可以有效地控制模型的复杂度，提高模型的泛化能力，从而获得更好的训练效果。

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这篇文章要在GANs圈里C位出道了（内附源码与资源链接）

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penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择，即参数solver的选择，如果是l2正则化，可选的优化算法 {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’}...这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而{‘newton-cg’, ‘lbfgs’,‘sag’}这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数。而‘liblinear’并没有这个依赖。...(逻辑回归模型的损失函数是残差平方和) C:正则化系数，正则化强度的导数，必须是一个正数，值越小，正则化强度越大，即防止过拟合的程度更大。...solver:用来指明损失函数的优化方法，默认是‘liblinear’方法，sklearn自带了如下几种：参数值优化方法 liblinear 使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数 lbfgs 拟牛顿法的一种...，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数 newton-cg 也是牛顿法法的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数 sag 即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，是一种线性收敛算法

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深度学习与CV教程(3) | 损失函数与最优化

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