weight decay一般多大
降低权重衰减（weight decay）是机器学习中一种常用的正则化技术，它可以帮助机器学习模型避免过拟合，增强模型泛化性能。衰减系数越大，衰减越强，模型就越不容易过拟合，泛化性能也会更好。在深度学习模型中，一般将衰减系数设置为0.0001到0.001之间的值，这是一个比较常用的范围，经验值也表明，这个范围是最佳的。
衰减系数是根据模型的规模和复杂性来调整的，如果模型规模很大，参数较多，则建议将衰减系数设置在0.001比较为宜，如果模型规模不大，参数较少，则可以将衰减系数调低到0.0001，但是不建议过低，否则会影响模型性能。正则化系数一般取多少
此外，有时也需要根据数据集的大小和类别数量来调整衰减系数。如果数据集较大，则可以将衰减系数设置得高一些，以免模型过拟合。而如果数据集较小，则可以将衰减系数调低，以使模型更好地适应训练数据。
此外，衰减系数也可以根据训练的迭代次数来调整。如果训练次数较少，则可以使用较小的衰减系数，以免模型过拟合；而如果训练次数较多，则可以使用较大的衰减系数，以加强正则化效果。
总之，降低权重衰减是机器学习中一种常用的正则化技术，其衰减系数一般设置在0.0001到0.001之间，但是实际设置也取决于模型的复杂性、数据集的大小和训练次数。因此，在训练深度学习模型时，要根据实际情况调整衰减系数，以获得最佳的性能。

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