tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 機器學習的 L1 和 L2 規范 其他規則化函數 Regularizers t ...
在tensorflow里提供了計算L L 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 層全連接神經網絡帶L 正則化損失函數的功能 ...
2020-12-21 15:51 0 329 推薦指數:
tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 機器學習的 L1 和 L2 規范 其他規則化函數 Regularizers t ...
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 ...
tf.nn.l2_loss()與tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正則化函數,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函數在tf 2.x版本中被棄用了。 兩者都能用來L2正則化處理,但運算有一點 ...
所謂過擬合,就是當一個模型過於復雜后,它可以很好的處理訓練數據的每一個數據,甚至包括其中的隨機噪點。而沒有總結訓練數據中趨勢。使得在應對未知數據時錯誤里一下變得很大。這明顯不是我們要的結果。 我們想 ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 “Xavier” 。這個初始化器是用來保持每一層的梯度大小 ...
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 ...
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 ...
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 ...