https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/82910536 ...
tf.nn.l loss 与tf.contrib.layers.l regularizerd 都是TensorFlow中的L 正则化函数,tf.contrib.layers.l regularizerd 函数在tf .x版本中被弃用了。 两者都能用来L 正则化处理,但运算有一点不同。 而tf.contrib.layers.l regularizerd 的运算是每个数的平方和 开根号 再除以二,即 ...
2020-02-24 19:39 1 3137 推荐指数:
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l2_loss()这个函数的作用是利用L2范数来计算张量的误差值,但是没有开发并且只取L2范数的值的一半 函数: tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 参数: t:一个张量(tensor),类型可以为:half, bfloat16 ...
在tensorflow里提供了计算L1、L2正则化的函数 设计一个简易的网络模型,实现了通过集合计算一个4层全连接神经网络带L2正则化损失函数的功能 ...
在tensorflow中,tf.nn中只有tf.nn.l2_loss,却没有l1_loss,于是自己网上查阅资料,了解到tf.contrib.layers中有tf.contrib.layers.l1_regularizer(),但是tf.contrib目前新版本已经被弃用了,后来发现 ...
欧式距离: l2范数: l2正则化: l2-loss(也叫平方损失函数): http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers ...
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 ...
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 ...
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 ...