mlp模型中的正则化代码和结果

MLP（Multi-Layer Perceptron，多层感知器）是一种前馈神经网络，在其中正则化通常是为了防止过拟合现象。常见的正则化技术包括L1、L2正则化和Dropout。

L1/L2正则化是在损失函数中添加了一个惩罚项，用于约束模型的权重。L1正则化会使权重稀疏，而L2正则化会使得权重趋向于较小但非零值。在Python的深度学习库如TensorFlow或PyTorch中，你可以这样做：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import regularizers

# 创建一个MLP模型
model = tf.keras.models.Sequential()
...
# 添加L2正则化的Dense层
regularizer = regularizers.l2(0.001)  # 设置正则化强度
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=..., activation='...', kernel_regularizer=regularizer))

# Dropout正则化
model.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5))  # 设置丢弃率

# 编译模型时加入正则化
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'], 
              kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001))

运行训练后，正则化会影响模型的性能指标。如果正则化过度，可能会导致欠拟合；如果不足，则可能导致过拟合。因此，需要通过交叉验证等手段调整正则化强度。