【tensorflow2.0】損失函數losses
一般來說，監督學習的目標函數由損失函數和正則化項組成。（Objective = Loss + Regularization） 對於keras模型，目標函數中的正則化項一般在各層中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等參數指定權重 ...
原文：TensorFlow regularization loss和model.losses
以如下模型為例， 兩個Dense層都帶有regularizer，因此都有regularization loss項。 訪問model.losses可以得到當前的regularization loss 當前狀態下第一層和第二層的regularization loss分別是 . 和 . 。 下面驗證一下。L regularization下的損失函數的表達式 L mathrm error lambda s ...
2020-04-22 20:13 0 971 推薦指數：
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