TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化
model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,stri ...
原文：TensorFlow之DNN（三）：神经网络的正则化方法(Dropout、L2正则化、早停和数据增强)
这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容。 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数，可以进行非常复杂的特征变换，具有强大的学习能力，因此容易在训练集上过拟合。缓解神经网络的过拟合问题，一般有两种思路，一种是用正则化方法，也就是限制模型的复杂度，比如Dropout L 和L 正则化 早停和权重衰减 Weight Decay ，一种是增大训练样本量，比如数据增强 Data Au ...
2019-04-25 16:10 0 2533 推荐指数：
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