原文:TensorFlow中的L2正則化函數:tf.nn.l2_loss()與tf.contrib.layers.l2_regularizerd()的用法與異同

tf.nn.l loss 與tf.contrib.layers.l regularizerd 都是TensorFlow中的L 正則化函數,tf.contrib.layers.l regularizerd 函數在tf .x版本中被棄用了。 兩者都能用來L 正則化處理,但運算有一點不同。 而tf.contrib.layers.l regularizerd 的運算是每個數的平方和 開根號 再除以二,即 ...

2020-02-24 19:39 1 3137 推薦指數:

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tf.nn.l2_loss()的用法

https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/82910536 ...

Mon May 13 19:12:00 CST 2019 0 607
tf.nn.l2_loss()的用法

l2_loss()這個函數的作用是利用L2范數來計算張量的誤差值,但是沒有開發並且只取L2范數的值的一半 函數tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 參數: t:一個張量(tensor),類型可以為:half, bfloat16 ...

Mon Mar 23 22:29:00 CST 2020 0 620
TensorFlow正則化方法tf.contrib.layers.l2_regularizer

tensorflow里提供了計算L1、L2正則化函數 設計一個簡易的網絡模型,實現了通過集合計算一個4層全連接神經網絡帶L2正則化損失函數的功能 ...

Mon Dec 21 23:51:00 CST 2020 0 329
tensorflow L1和L2正則化

tensorflowtf.nn只有tf.nn.l2_loss,卻沒有l1_loss,於是自己網上查閱資料,了解到tf.contrib.layers中有tf.contrib.layers.l1_regularizer(),但是tf.contrib目前新版本已經被棄用了,后來發現 ...

Sat Feb 29 00:53:00 CST 2020 0 2796
TensorFlow L2正則化

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 ...

Mon Dec 25 19:46:00 CST 2017 0 4186
tensorflow添加L2正則化損失

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 ...

Wed Oct 17 03:01:00 CST 2018 0 7545
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 ...

Fri Jun 05 05:00:00 CST 2020 0 526
 
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