L2正则化tensorflow2.0

在TensorFlow 2.0中，可以使用`kernel_regularizer`来实现L2正则化。2正则化是一种通过惩罚较大的权重值来减少过拟合的技术。在代码中，可以使用`regularizers.l1_l2`函数来指定L2正则化的参数。例如，下面的代码展示了如何在TensorFlow 2.0中使用L2正则化:

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import regularizers

layer = layers.Dense(units=64, kernel_regularizer=regularizers.l1_l2(l1=1e-5, l2=1e-4))

这里，`kernel_regularizer`参数接受一个`regularizers.l1_l2`对象，该对象的参数`l1`和`l2`分别代表L1正则化和L2正则化的权重。通过调整这些参数的值，可以控制正则化的强度。

值得一提的是，上述代码只展示了L2正则化的实现，并未给出L1正则化的代码。如果你想了解如何实现L1正则化，可以参考一些相关的教程或自行实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【小白学PyTorch】扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则...](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/109020054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [简洁明了的tensorflow2.0教程——正则化操作](https://blog.csdn.net/JohnLeeK/article/details/106335532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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