大纲：

• L1和L2的区别以及范数相关知识
• 对参数进行L1和L2正则化的作用与区别
• pytorch实现L1与L2正则化
• 对特征进行L2正则化的作用

L1和L2的区别以及范数

  使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险，故其又称为权重衰减。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时。

L1和L2的区别
在机器学习中，

• L1范数(L2 normalization)是指向量中各个元素绝对值之和，通常表述为$\Vert {\mathbf{w}}_{\mathbf{i}}{\Vert }_1$，线性回归中使用L1正则的模型也叫Lasso regularization
  比如 向量A=[1，-1，3]， 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|.

• L2范数指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号），通常表示为$\Vert {\mathbf{w}}_{\mathbf{i}}{\Vert }_2$， 线性回归中使用L2正则的模型又叫岭回归(Ringe regularization)。

简单总结一下就是：

• L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。
• L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数
• Lp范数: 为x向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方.

下图为p从无穷到0变化时，三维空间中到原点的距离（范数）为1的点构成的图形的变化情况。以常见的L-2范数（p=2）为例，此时的范数也即欧氏距离，空间中到原点的欧氏距离为1的点构成了一个球面

参数正则化作用

• L1： 为模型加入先验， 简化模型， 使权值稀疏，由于权值的稀疏，从而过滤掉一些无用特征，防止过拟合
• L2： 根据L2的特性，它会使得权值减小，即使平滑权值，一定程度上也能和L1一样起到简化模型，加速训练的作用，同时可防止模型过拟合

关于为什么L1会使得权重稀疏，而L2会使得权值平滑，可以参考知乎上一位答主的台大林轩田老师人工智能基石课笔记，从凸优化，梯度更新，概率分布三个角度诠释L1和L2正则化的原理和区别。我把笔记搬运到这：

pytorch实现L1与L2正则化

网上很多关于L2和L1正则化的对象都是针对参数的，或者说权重，即权重衰减，可以用pytorch很简单的实现L2惩罚：

class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)

如上，weight_decay参数即为L2惩罚项前的系数
举个栗子，对模型中的某些参数进行惩罚时

#定义一层感知机
net = nn.Linear(num_inputs, 1)
#自定义参数初始化
nn.init.normal_(net.weight, mean=0, std=1)
nn.init.normal_(net.bias, mean=0, std=1)
optimizer_w = torch.optim.SGD(params=[net.weight], lr=lr, weight_decay=wd) # 对权重参数衰减，惩罚项前的系数为wd
optimizer_b = torch.optim.SGD(params=[net.bias], lr=lr)  # 不对偏差参数衰减

而对于L1正则化或者其他的就比较麻烦了，因为pytorch优化器只封装了L2惩罚功能，参考pytorch实现L2和L1正则化regularization的方法

class Regularization(torch.nn.Module):def __init__(self,model,weight_decay,p=2):''':param model 模型:param weight_decay:正则化参数:param p: 范数计算中的幂指数值，默认求2范数,当p=0为L2正则化,p=1为L1正则化'''super(Regularization, self).__init__()if weight_decay <= 0:print("param weight_decay can not <=0")exit(0)self.model=modelself.weight_decay=weight_decayself.p=pself.weight_list=self.get_weight(model)self.weight_info(self.weight_list)def to(self,device):'''指定运行模式:param device: cude or cpu:return:'''self.device=devicesuper().to(device)return selfdef forward(self, model):self.weight_list=self.get_weight(model)#获得最新的权重reg_loss = self.regularization_loss(self.weight_list, self.weight_decay, p=self.p)return reg_lossdef get_weight(self,model):'''获得模型的权重列表:param model::return:'''weight_list = []for name, param in model.named_parameters():if 'weight' in name:weight = (name, param)weight_list.append(weight)return weight_listdef regularization_loss(self,weight_list, weight_decay, p=2):'''计算张量范数:param weight_list::param p: 范数计算中的幂指数值，默认求2范数:param weight_decay::return:'''# weight_decay=Variable(torch.FloatTensor([weight_decay]).to(self.device),requires_grad=True)# reg_loss=Variable(torch.FloatTensor([0.]).to(self.device),requires_grad=True)# weight_decay=torch.FloatTensor([weight_decay]).to(self.device)# reg_loss=torch.FloatTensor([0.]).to(self.device)reg_loss=0for name, w in weight_list:l2_reg = torch.norm(w, p=p)reg_loss = reg_loss + l2_regreg_loss=weight_decay*reg_lossreturn reg_lossdef weight_info(self,weight_list):'''打印权重列表信息:param weight_list::return:'''print("---------------regularization weight---------------")for name ,w in weight_list:print(name)print("---------------------------------------------------")

class Regularization的使用

# 检查GPU是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")print("-----device:{}".format(device))
print("-----Pytorch version:{}".format(torch.__version__))weight_decay=100.0 # 正则化参数model = my_net().to(device)
# 初始化正则化
if weight_decay>0:reg_loss=Regularization(model, weight_decay, p=2).to(device)
else:print("no regularization")criterion= nn.CrossEntropyLoss().to(device) # CrossEntropyLoss=softmax+cross entropy
optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate)#不需要指定参数weight_decay# train
batch_train_data=...
batch_train_label=...out = model(batch_train_data)# loss and regularization
loss = criterion(input=out, target=batch_train_label)
if weight_decay > 0:loss = loss + reg_loss(model)
total_loss = loss.item()# backprop
optimizer.zero_grad()#清除当前所有的累积梯度
total_loss.backward()
optimizer.step()

特征正则化作用

上面介绍了对于权重进行正则化的作用以及具体实现，其实在很多模型中，也会对特征采用L2归一化，有的时候在训练模型时，经过几个batch后，loss会变成nan，此时，如果你在特征后面加上L2归一化，可能可以很好的解决这个问题，而且有时会影响训练的效果，深有体会。
L2正则的原理比较简单，如下公式：
$$\mathbf{y}=\frac{{\mathbf{x}}_{\mathbf{i}}}{{\sum }_{i=0}^D{{\mathbf{x}}_{\mathbf{i}}}^2}$$
其中D为向量的长度，经过l2正则后${\mathbf{x}}_{\mathbf{i}}$向量的元素平方和等于1

python实现

def l2norm(X, dim=-1, eps=1e-12):"""L2-normalize columns of X"""norm = torch.pow(X, 2).sum(dim=dim, keepdim=True).sqrt() + epsX = torch.div(X, norm)return X

在SSD目标检测的conv4_3层便使用了L2Norm

对特征进行L2正则的具体作用如下：

• 防止梯度消失或者梯度爆炸
• 统一量纲，加快模型收敛

参考：

机器学习中L1和L2的直观理解
几种范数的介绍