方法有几种，总结一下方便后面使用。 1. tensorflow自动维护一个tf.GraphKeys.WEIGHTS集合，手动在集合里面添加（tf.add_to_collection()）想要进行正则化惩罚的变量。 然后创建 regularizer ...

结果： ...

TensorFlow L2正则化 L2正则化在机器学习和深度学习非常常用，在TensorFlow中使用L2正则化非常方便，仅需将下面的运算结果加到损失函数后面即可 ...

* x + b，然后再采用梯度下降法进行训练，通过最小化损失函数的方法进行优化，最终训练得出方程的系数。 ...

作为损失函数 L1范数损失函数 　　L1范数损失函数，也被称之为平均绝对值误差（MAE）。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 ...

一、损失函： 模型的结构风险函数包括了 经验风险项 和 正则项，如下所示： 二、损失函数中的正则项 1.正则化的概念： 机器学习中都会看到损失函数之后会添加一个额外项，常用的额外项一般有2种，L1正则化和L2正则化。L1和L2可以看做是损失函数的惩罚项，所谓 ...

L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数   L1范数损失函数， ...

tf.keras.regularizers下面有l1和l2正则化器，但是该正则化器的l2有点不一样，从 ...