用keras构建卷积神经网络如何增加正则化参数

在Keras中，可以通过在卷积神经网络的层中添加正则化参数来实现正则化。常用的正则化参数有L1正则化和L2正则化。

对于L1正则化，可以在卷积层或全连接层中使用`kernel_regularizer`参数来添加L1正则化项。例如，可以使用以下代码在卷积层中添加L1正则化参数：

from keras import regularizers

model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01)))

其中，`kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01)`表示在卷积层的权重上添加L1正则化项，正则化参数为0.01。

对于L2正则化，可以使用`kernel_regularizer`参数来添加L2正则化项。例如，可以使用以下代码在全连接层中添加L2正则化参数：

from keras import regularizers

model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))

其中，`kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)`表示在全连接层的权重上添加L2正则化项，正则化参数为0.01。

需要注意的是，正则化参数的值越大，正则化的效果越强。因此，可以根据具体情况调整正则化参数的值来控制正则化的程度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [keras可视化卷积神经网络,卷积神经网络算法介绍](https://blog.csdn.net/aifamao2/article/details/126743579)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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