TensorFlow L2正则化

L2正则化在机器学习和深度学习非常常用，在TensorFlow中使用L2正则化非常方便，仅需将下面的运算结果加到损失函数后面即可

reg = tf.contrib.layers.apply_regularization(tf.contrib.layers.l2_regularizer(1e-4), tf.trainable_variables())

TensorFlow L2正则化的更多相关文章

  1. TensorFlow之DNN（三）：神经网络的正则化方法(Dropout、L2正则化、早停和数据增强)

    这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟 ...

  2. day-17 L1和L2正则化的tensorflow示例

    机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数.L2范数也被称为权重衰 ...

  3. tensorflow 中的L1和L2正则化

    import tensorflow as tf weights = tf.constant([[1.0, -2.0],[-3.0 , 4.0]]) >>> sess.run(tf.c ...

  4. TensorFlow中的L2正则化函数：tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()的用法与异同

    tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regula ...

  5. 『TensorFlow』正则化添加方法整理

    一.基础正则化函数 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数,函数的签名是func(weights).  ...

  6. 使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型

    使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: T ...

  7. 持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型

    持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tens ...

  8. 【深度学习】L1正则化和L2正则化

    在机器学习中,我们非常关心模型的预测能力,即模型在新数据上的表现,而不希望过拟合现象的的发生,我们通常使用正则化(regularization)技术来防止过拟合情况.正则化是机器学习中通过显式的控制模 ...

  9. L1正则化比L2正则化更易获得稀疏解的原因

    我们知道L1正则化和L2正则化都可以用于降低过拟合的风险,但是L1正则化还会带来一个额外的好处:它比L2正则化更容易获得稀疏解,也就是说它求得的w权重向量具有更少的非零分量. 为了理解这一点我们看一个 ...

随机推荐

  1. Java多线程常见问题

    1. 进程和线程之间有什么不同? 一个进程是一个独立(self contained)的运行环境,它可以被看作一个程序或者一个应用.而线程是在进程中执行的一个任务.Java运行环境是一个包含了不同的类和 ...

  2. PHP的socket通信原理及实现

    对TCP/IP.UDP.Socket编程这些词你不会很陌生吧?随着网络技术的发展,这些词充斥着我们的耳朵.那么我想问: 1.         什么是TCP/IP.UDP?2.         Sock ...

  3. MVC4学习之官方教程中迁移版本库报错

    因工作需要,学习MVC4,但是微软官方教程中迁移版本库步骤在本地测试报错 官方教程地址:http://www.asp.net/mvc/overview/older-versions/getting-s ...

  4. 洛谷 P2324 [SCOI2005]骑士精神

    题目描述 输入输出格式 输入格式: 第一行有一个正整数T(T<=10),表示一共有N组数据.接下来有T个5×5的矩阵,0表示白色骑士,1表示黑色骑士,*表示空位.两组数据之间没有空行. 输出格式 ...

  5. 关于“为何Unicode中文字符占取2个字节，而 UTF-8却占3个字节”的网络解释修正

    学到编码时,有个疑问——好好的占2字节的Unicode不用,却要用占3字节的UTF-8编码.发明 UTF-8的初衷不就是为了修正Unicode中任何字符至少占用2个字节的弊端吗? 虽然UTF-8英文字 ...

  6. HDU 4738 Caocao's Bridges taijan （求割边，神坑）

    神坑题.这题的坑点有1.判断连通,2.有重边,3.至少要有一个人背*** 因为有重边,tarjan的时候不能用子结点和父节点来判断是不是树边的二次访问,所以我的采用用前向星存边编号的奇偶性关系,用^1 ...

  7. ArcGis server发布地图服务

    ArcGIS server发布服务: 首先修改地图文档属性中的关联默认数据库 最后使用分享将地图服务发布到server上,是地图服务可以使用: 注意一定要勾选 Feature Access选项 fea ...

  8. Python 的多态与多态性

    多态:是指一类事物有多种形态(!!!!定义角度!!!!) 多态性:在继承的基础上, (!!!!使用角度!!!!!) 使用多态性,实现了利用函数统一调用一个接口 多态 #多态:同一种事物的多种形态,动物 ...

  9. java基础—GUI编程(一)

    一.AWT介绍

  10. GCD之dispatch queue

    GCD之dispatch queue iOS中多线程编程工具主要有: NSThread NSOperation GCD 这三种方法都简单易用,各有千秋.但无疑GCD是最有诱惑力的,因为其本身是appl ...