针对mnist数据集进行数据增强，并对网络进行训练。针对数据集进行L1，L2正则化代码

在处理MNIST手写数字数据集时，数据增强是一种常用的策略，通过随机变换图像如旋转、缩放、平移等来增加样本多样性，提高模型的泛化能力。对于深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，可以使用它们内置的数据预处理函数或第三方库来实现。

以下是使用Keras库（与TensorFlow集成）进行数据增强的基本示例：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np

# 创建ImageDataGenerator实例并配置数据增强选项
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=10,  # 随机旋转角度范围
    width_shift_range=0.1,  # 水平平移范围
    height_shift_range=0.1,  # 竖直平移范围
    shear_range=0.1,  # 切变
    zoom_range=0.1,  # 缩放
    horizontal_flip=True,  # 横向翻转
    fill_mode='nearest',  # 填充模式
)

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 对输入数据进行归一化和形状调整
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1)

# 使用生成器训练网络
datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size).fit(x_train)

# 定义网络结构（这里仅作示例）
model = tf.keras.models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 添加L1或L2正则化的层
    layers.Dense(64, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l1(0.001)),  # L1正则化
    # 或者
    layers.Dense(64, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)),  # L2正则化
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练网络
model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size), epochs=num_epochs)