keras.adam正则化参数设置

在Keras中，可以通过在定义模型时使用正则化器来设置Adam优化算法的正则化参数。具体来说，我们可以使用"kernel_regularizer"参数来设置权重矩阵的正则化参数，使用"bias_regularizer"参数来设置偏置项的正则化参数。这些参数可以在定义模型时传递给相应的层。

例如，以下代码演示了如何在Keras中使用Adam优化算法，并对权重矩阵进行L2正则化：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.regularizers import l2

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们使用了"L2"正则化器，设置了正则化系数为0.01。这意味着在每次参数更新时，权重矩阵的每个元素都会减去一个正则化项λw，其中λ=0.01，w是权重矩阵的元素。在实际应用中，我们可以根据实际需求选择不同的正则化器和正则化系数，以达到更好的正则化效果。

相关问题

tensorflow.keras.models Sequential

### 使用 TensorFlow Keras 中的 Sequential 模型进行深度学习构建

#### 创建顺序模型
`tf.keras.Sequential` 提供了一种简单的方式来堆叠网络层，适用于大多数标准神经网络结构。通过这种方式定义模型非常直观[^1]。

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential()

#### 添加层
可以通过调用 `add()` 方法向模型中添加新的层。每一层都具有特定的功能，比如卷积操作、池化或是全连接等。下面的例子展示了如何创建一个多层感知器：

model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

这里的第一层指定了输入维度 (`input_shape`) 并应用 ReLU 激活函数；最后一层通常不带激活函数，除非是在处理分类任务时会加上 softmax 或 sigmoid 函数来获得概率分布[^3]。

#### 编译模型
编译步骤配置了损失函数 (loss function)，优化算法(optimizer) 和评估指标(metrics) 来准备训练过程:

model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adam(),
    loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=[keras.metrics.CategoricalAccuracy()]
)

对于不同的问题类型（如回归或二元分类），可以选择相应的损失函数和度量方式[^2]。

#### 训练模型
准备好数据之后就可以开始训练模型了。这一步骤涉及到将特征矩阵 X 和标签 y 输入给 fit() 函数，并指定迭代次数 epochs 及其他超参数设置：

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

此命令会在训练集上执行前向传播与反向传播更新权重的同时，在验证子集上监控性能表现以便调整最佳模型参数。

#### 总结
上述流程涵盖了从初始化到训练完成的一个典型工作流。值得注意的是，实际应用场景下可能还需要考虑更多细节，例如正则化技术的应用、早停机制以及自定义回调等功能以提高最终效果。

import numpy as np import tensorflow as tf from SpectralLayer import Spectral mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 flat_train = np.reshape(x_train, [x_train.shape[0], 28*28]) flat_test = np.reshape(x_test, [x_test.shape[0], 28*28]) model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(28*28), dtype='float32')) model.add(Spectral(2000, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, diag_regularizer='l1', use_bias=False, activation='tanh')) model.add(Spectral(10, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, use_bias=False, activation='softmax')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.003) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() epochs = 10 history = model.fit(flat_train, y_train, batch_size=1000, epochs=epochs) print('Evaluating on test set...') testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000) eig_number = model.layers[0].diag.numpy().shape[0] + 10 print('Trim Neurons based on eigenvalue ranking...') cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] · for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个使用Spectral Layer的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估的示例。首先，代码加载了MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，代码定义了一个包含两个Spectral层的Sequential模型。每个Spectral层都具有不同的参数设置，包括基向量和对角矩阵的可训练性、正则化方式、激活函数等。模型使用Adam优化器进行编译，损失函数为sparse_categorical_crossentropy，评估指标为准确率。接下来，代码训练模型并评估在测试集上的性能。最后，代码根据特定的阈值对特征进行修剪，并输出修剪后的模型的测试准确率、训练准确率和活跃神经元数。

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