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weight decay和L2正则化本质上是相同的概念。

weight decay（权重衰减）和L2正则化在深度学习中都是用来防止模型过拟合的常用技术。它们通过对损失函数添加一个正则项来限制模型参数的大小，从而控制模型的复杂度。具体来说，L2正则化是在损失函数中加入权重平方和的惩罚项，而weight decay则是通过在梯度更新时对权重进行一定比例的缩减来实现同样的效果。

在实际应用中，weight decay通常作为优化器的一部分实现，而L2正则化则直接添加到损失函数中。尽管它们的实现方式不同，但在标准随机梯度下降（SGD）优化算法中，两者的效果是等价的。然而，在使用自适应学习率方法如Adam时，L2正则化可能不如weight decay有效，因为Adam会调整每个参数的学习率，这可能导致L2正则化的效果与预期不同