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 ...

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 ...

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 ...

L1和L2是指范数，分别为1范数和2范数。 损失 L1损失 MAE(Mean absolute error)损失就是L1损失，目标值\(\boldsymbol{y}\)，目标函数\(f(\cdot)\)，输入值\(\boldsymbol{x}\)，则： \[\begin ...

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， ...

损失函数公式推导以及L2正则化 假设预测函数为 \(h\)，预测函数中出现的所有常量为 \(\Theta\)（常量可能不止一个，所以用大写的来表示） 例如 \(h=ax+bx^2+c\)，那么 \(\Theta=(a,b,c)\) 那么 \(h_{\Theta ...

model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,stri ...

　　L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。 L2正则化 　　对模型参数的L2正则项为 　　　　 即权重向量中各个元素的平方和，通常取1/2。L2正则也经常被称作“权重衰减 ...