https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/82910536 ...
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:
https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/82910536 ...
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 ...
在tensorflow里提供了計算L1、L2正則化的函數 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 ...
在tensorflow中,tf.nn中只有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 ...
歐式距離: l2范數: l2正則化: l2-loss(也叫平方損失函數): http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers ...
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 ...
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 ...
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 ...