TensorFlow L2正则化

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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合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

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减(weight decay). 一般回归分析中回归ww表示特征的系数,从上式可以看到正则化项是对系数做了处理(限制).L1正则化和L2正则化的说明如下: L1正则化是指权值向量ww中||w||1 L2正则化是指权值向量ww中关于二者如何解决机器学习中过拟合问题,可以参考如下链接: https:/…

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.contrib.layers.l1_regularizer(0.5)(weights)) 5.0 >>> sess.run(tf.keras.regularizers.l1(0.5)(weights)) 5.0 >>> sess.run(tf.keras.regularize…

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_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =…

『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). 参数: scale: 正则项的系数. scope: 可选的scope name tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None) 先看看tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay)都执行了什么: i…