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. cocos2d-x入门学习篇;切换场景

    手机游戏开发最近很火爆,鉴于一直在学习c++,看起来上手就比较快了.这篇文章来自皂荚花 cocos2d-x技术,我把我的想法分享给大家. 首先来看一段代码: CCScene* HelloWorld:: ...

  2. Python+Selenium之断言对应的元素是否获取以及基础知识回顾

    # coding=utf-8 from selenium import webdriver driver = webdriver.Firefox() driver.maximize_window () ...

  3. Python +selenium之设置元素等待

    注:本文转载http://www.cnblogs.com/mengyu/p/6972968.html 当浏览器在加载页面时,页面上的元素可能并不是同时被加载完成,这给元素的定位增加了困难.如果因为在加 ...

  4. POJ 2411 Mondriaan's Dream (状压DP,骨牌覆盖,经典)

    题意: 用一个2*1的骨牌来覆盖一个n*m的矩形,问有多少种方案?(1<=n,m<=11) 思路: 很经典的题目,如果n和m都是奇数,那么答案为0.同uva11270这道题. 只需要m个b ...

  5. python爬虫之路——初识lxml库和xpath语法

    lxml库:是xml解析库,也支持html文档解析功能,实用功能:自动修正补全html代码. 使用流程:①导入lxml中的etree库,②利用etree.HTML(文件名)或etree.parse(本 ...

  6. WPF知识点全攻略11- 命令(Command)

    先看一下命令的简单使用: <Window.CommandBindings> <CommandBinding Command="ApplicationCommands.Cut ...

  7. Vue -- 仿照商城分类竖向侧边栏点击居中效果(横向原理相同)

    github代码地址 效果图

  8. python之函数名的应用

    1. 函数名是一个特殊的变量 例题 例题1: a = 1 b = 2 c = a + b print(c) # 输出结果 3 # 总结 # 变量是否可以进行相加或者拼接操作是又后面指向的值来决定的,指 ...

  9. bower使用

    1,先安装nodejs(npm),Git 2,安装bower cmd执行到在项目文件夹下路径,执行npm install bower 3,执行bower init  项目根目录下将生成bower.js ...

  10. Bootstrap标签页(Tab)插件

    标签页(Tab)在Bootstrap导航元素一章中简介过,通过结合一些data属性,您可以轻松地创建一些标签页界面.通过这个插件您可以把内容放置在标签页或胶囊式标签页甚至是下拉菜单标签页中. 用法 您 ...