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L L 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 层全连接神经网络带L 正则化损失函数的功能 ...
2020-12-21 15:51 0 329 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 ...
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 ...
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 ...
所谓过拟合,就是当一个模型过于复杂后,它可以很好的处理训练数据的每一个数据,甚至包括其中的随机噪点。而没有总结训练数据中趋势。使得在应对未知数据时错误里一下变得很大。这明显不是我们要的结果。 我们想 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...