【tensorflow2.0】损失函数losses
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization） 对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等参数指定权重 ...
原文：TensorFlow regularization loss和model.losses
以如下模型为例， 两个Dense层都带有regularizer，因此都有regularization loss项。 访问model.losses可以得到当前的regularization loss 当前状态下第一层和第二层的regularization loss分别是 . 和 . 。 下面验证一下。L regularization下的损失函数的表达式 L mathrm error lambda s ...
2020-04-22 20:13 0 971 推荐指数：
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