权重衰减（Weight Decay）是一种在深度学习和机器学习中常用的正则化技术，旨在防止模型过拟合现象。其核心思想是通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
具体来说，权重衰减通常采用L2范数正则化的方式实现。在训练过程中，损失函数会加上一个与权重参数平方和成比例的惩罚项，这个惩罚项乘以一个超参数（通常是正数），以确保权重不会变得过大。这种做法使得模型在优化过程中倾向于选择较小的权重值，从而降低模型的复杂度，避免对训练数据的过度拟合。
权重衰减的引入不仅有助于控制模型的复杂度，还能使模型在面对新数据时表现得更加稳健。因此，权重衰减被广泛应用于各种深度学习和机器学习任务中，以提升模型的整体性能
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