l2正则 与 weight decay
由此看来，l2的正则，也可以看作是weight decay。实际上很多优化器里面，l2便是用weight decay来实现的。
w = w - learning_rate* gradient
根据上图公式，cost对w的偏导可能为0，但是l2项为常数*w，更新时会使w向0的方向递减。所以说，就算对某个weight传递的偏导一直为0或者很小，这个weight也会在每轮迭代后不断向0趋近。
稍微引申一下：
阿里在DIN的论文中，提出了Mini Batch Aware Regularization，
其实动机也非常简单。在普通的ctr，cvr模型的训练中，往往embedding层的参数量非常巨大。当对Embedding层有regularization操作的时候，每次训练，都会更新大量的参数（每轮更新，无论是否出现过的id，其对应的embedding都会进行weight decay）。所以一个操作是只对该batch出现过的id对应的embedding进行weight decay。
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本文标题：l2正则 与 weight decay
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