tf.contrib.layers.l2_regularizer
就是我們熟知的L2正則化，是權重的平方再加和 L1正則化是權重的絕對值加和 轉載：https://www.cnblogs.com/guqiangjs/p/7807852.html ...
原文：tf.contrib.layers.l2_regularizer
規則化可以幫助防止過度配合，提高模型的適用性。 讓模型無法完美匹配所有的訓練項。 使用規則來使用盡量少的變量去擬合數據 規則化就是說給需要訓練的目標函數加上一些規則 限制 ，讓他們不要自我膨脹。 損失通常被添加到 tf.GraphKeys.REGULARIZATION LOSSES。 機器學習的 L 和 L 規范 其他規則化函數 Regularizers tf.contrib.layers.ap ...
2017-11-09 09:34 0 15610 推薦指數：
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