038，.5e-6，0xE，0x6A，30_000，3.e7哪个不合法

其中，038 不是一个合法的整型字面值。

- .5e-6 表示的是 5e-7，是一个合法的浮点型字面值。
- 0xE 和 0x6A 都是合法的十六进制表示的整型字面值。
- 30_000 是 C++ 14 中新增加的数字字面值分隔符，用于提高数字的可读性，它表示的是整数 30000，是一个合法的整型字面值。
- 3.e7 表示的是 3 乘以 10 的 7 次方，是一个合法的浮点型字面值。

需要注意的是，以 0 开头的整型字面值默认为八进制表示法，但是 038 中的 8 超出了八进制的范围，因此它不是一个合法的整型字面值。如果要表示十进制数 38，应该直接写成 38。

相关问题

kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(5e-4))

kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(5e-4)是一种正则化方法，用于在深度学习模型中减少权重的过拟合现象。其中，tf.keras.regularizers.l2(5e-4)表示使用L2正则化，参数5e-4表示正则化的强度。

L2正则化是一种常见的正则化方法，通过在损失函数中添加权重的L2范数平方的乘以一个正则化因子的项来实现。它的目的是使权重在训练过程中保持较小的值，避免过拟合现象的发生。

正则化因子5e-4说明了正则化的强度，其数值越大，正则化的影响越强，权重被压缩到越小的范围内。

在深度学习模型中使用L2正则化可以有效地减少权重的过拟合现象，使得模型具有更好的泛化能力。通过约束权重的取值范围，L2正则化可以帮助模型在训练过程中更好地适应数据，提高模型的性能和稳定性。

总之，kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(5e-4)表明在深度学习模型中使用L2正则化，正则化强度为5e-4，其目的是减少权重的过拟合现象，提高模型的泛化能力和性能。

tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, decay=5e-5)

对于给定的学习率和衰减率，tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, decay=5e-5)创建一个Adam优化器对象。Adam优化器是一种基于梯度下降的优化算法，用于调整神经网络的权重和偏置，以最小化损失函数。学习率指定了每次更新权重时的步长大小，而衰减率用于逐渐减小学习率。

在这里，学习率被设置为0.01，它决定了每次更新权重时改变的大小。较大的学习率可能导致更快的收敛速度，但也可能导致更不稳定的训练过程。较小的学习率可以提供更稳定的训练过程，但可能需要更多的迭代次数才能收敛到最优解。

而衰减率被设置为5e-5，它决定了学习率随时间逐渐减小的速度。通过衰减率，我们可以使学习率在训练过程中逐渐减小，以便更好地控制模型的收敛性。

总而言之，tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, decay=5e-5)创建了一个Adam优化器对象，并指定了学习率和衰减率。这个优化器可以在神经网络的训练过程中用于调整权重和偏置，以最小化损失函数。