卷积神经网络正则化代码

以下是一个卷积神经网络的正则化代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义卷积神经网络
def conv_net(x, n_classes, dropout, reuse, is_training):
    with tf.variable_scope('ConvNet', reuse=reuse):
        # 输入层
        x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])

        # 卷积层1
        conv1 = tf.layers.conv2d(x, 32, 5, activation=tf.nn.relu)
        # 池化层1
        pool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, 2, 2)

        # 卷积层2
        conv2 = tf.layers.conv2d(pool1, 64, 3, activation=tf.nn.relu)
        # 池化层2
        pool2 = tf.layers.max_pooling2d(conv2, 2, 2)

        # 平坦化
        flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])

        # 全连接层1
        fc1 = tf.layers.dense(flat, 1024)
        # Dropout层1
        fc1 = tf.layers.dropout(fc1, rate=dropout, training=is_training)

        # 全连接层2
        fc2 = tf.layers.dense(fc1, n_classes)

        # 返回预测结果
        return fc2

在这个代码中，我们使用了 Dropout 层来进行正则化，可以通过调整 dropout 参数来控制 Dropout 层的严格程度。在训练时，我们将 is_training 参数设置为 True，这样 Dropout 层才会起作用。在测试时，我们将 is_training 参数设置为 False，这样 Dropout 层就不会起作用。