tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 机器学习的 L1 和 L2 规范 其他规则化函数 Regularizers t ...
就是我们熟知的L 正则化,是权重的平方再加和 L 正则化是权重的绝对值加和 转载:https: www.cnblogs.com guqiangjs p .html ...
2020-06-04 21:00 0 526 推荐指数:
tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 机器学习的 L1 和 L2 规范 其他规则化函数 Regularizers t ...
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 ...
Returns an initializer that generates tensors without scaling variance. When initializing a ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” 。这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小 ...
https://blog.csdn.net/yinruiyang94/article/details/78354257xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)12345该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 ...
tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了。 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点 ...
在TensorFlow中封装好了一个高级库,tf.contrib.layers库封装了很多的函数,使用这个高级库来开发将会提高效率,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函数使用tf.contrib.layers ...
tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全连接的图层。 tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf ...