L1正则化和L2正则化
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 ...
原文：tensorflow 中的L1和L2正则化
在tensorflow中，tf.nn中只有tf.nn.l loss，却没有l loss，于是自己网上查阅资料，了解到tf.contrib.layers中有tf.contrib.layers.l regularizer ,但是tf.contrib目前新版本已经被弃用了，后来发现tf.keras.regularizers下面有l 和l 正则化器，但是该正则化器的l 有点不一样，从上面的结果可以看出， ...
2020-02-28 16:53 0 2796 推荐指数：
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