caffe中的decay_mult怎么理解呢？

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为了防止模型参数太复杂导致过拟合，一般在目标函数计算的时候加入了正则项，所谓的weight_decay其实就是正则项前面的那个权值，设置偏大可以令模型在学习过程中约束参数的复杂程度。

而在caffe当中，除了全局设置的学习率lr和权重衰减项也就是weight_decay，每一个需要学习参数的layer都还有局部的加权值，分别是lr_mult和decay_mult，而对于卷积层的话，w和b都属于可以学习的参数，所以在学习更新中他们都有属于自己的lr_mult和decay_mult。

作者：卢毅
链接：https://www.zhihu.com/question/278989982/answer/403817128
来源：知乎

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