TensorFlow keras卷積神經網絡 添加L2正則化
model = keras.models.Sequential([ #卷積層1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,stri ...
原文：TensorFlow之DNN（三）：神經網絡的正則化方法(Dropout、L2正則化、早停和數據增強)
這一篇博客整理用TensorFlow實現神經網絡正則化的內容。 深層神經網絡往往具有數十萬乃至數百萬的參數，可以進行非常復雜的特征變換，具有強大的學習能力，因此容易在訓練集上過擬合。緩解神經網絡的過擬合問題，一般有兩種思路，一種是用正則化方法，也就是限制模型的復雜度，比如Dropout L 和L 正則化 早停和權重衰減 Weight Decay ，一種是增大訓練樣本量，比如數據增強 Data Au ...
2019-04-25 16:10 0 2533 推薦指數：
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