tf.contrib.layers.l2_regularizer
就是我们熟知的L2正则化，是权重的平方再加和 L1正则化是权重的绝对值加和 转载：https://www.cnblogs.com/guqiangjs/p/7807852.html ...
原文：tf.contrib.layers.l2_regularizer
规则化可以帮助防止过度配合，提高模型的适用性。 让模型无法完美匹配所有的训练项。 使用规则来使用尽量少的变量去拟合数据 规则化就是说给需要训练的目标函数加上一些规则 限制 ，让他们不要自我膨胀。 损失通常被添加到 tf.GraphKeys.REGULARIZATION LOSSES。 机器学习的 L 和 L 规范 其他规则化函数 Regularizers tf.contrib.layers.ap ...
2017-11-09 09:34 0 15610 推荐指数：
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