方法有幾種，總結一下方便后面使用。 1. tensorflow自動維護一個tf.GraphKeys.WEIGHTS集合，手動在集合里面添加（tf.add_to_collection()）想要進行正則化懲罰的變量。 然后創建 regularizer ...

結果： ...

TensorFlow L2正則化 L2正則化在機器學習和深度學習非常常用，在TensorFlow中使用L2正則化非常方便，僅需將下面的運算結果加到損失函數后面即可 ...

* x + b，然后再采用梯度下降法進行訓練，通過最小化損失函數的方法進行優化，最終訓練得出方程的系數。 ...

作為損失函數 L1范數損失函數 　　L1范數損失函數，也被稱之為平均絕對值誤差（MAE）。總的來說，它把目標值$Y_i$與估計值$f(x_i)$的絕對差值的總和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 ...

一、損失函： 模型的結構風險函數包括了 經驗風險項 和 正則項，如下所示： 二、損失函數中的正則項 1.正則化的概念： 機器學習中都會看到損失函數之后會添加一個額外項，常用的額外項一般有2種，L1正則化和L2正則化。L1和L2可以看做是損失函數的懲罰項，所謂 ...

L2范數 的損失函數； 2) L1正則化 vs L2正則化。 作為損失函數   L1范數損失函數， ...

tf.keras.regularizers下面有l1和l2正則化器，但是該正則化器的l2有點不一樣，從 ...