R语言深度学习如何添加正则化

在R语言中，可以使用正则化技术来防止过拟合。正则化是一种通过向损失函数添加惩罚项来限制模型复杂度的技术。L1和L2正则化是最常用的正则化技术。

在R中，可以使用`h2o`库来实现正则化。下面是一个使用L2正则化的示例：

library(h2o)

# 初始化H2O
h2o.init()

# 加载数据
data <- h2o.importFile("path/to/data.csv")

# 将数据拆分为训练集和验证集
split <- h2o.splitFrame(data, ratios = c(0.7, 0.3))
train <- split[[1]]
valid <- split[[2]]

# 定义模型
model <- h2o.deeplearning(
  x = 1:10, # 特征列
  y = 11, # 目标列
  training_frame = train,
  validation_frame = valid,
  hidden = c(32, 32), # 隐藏层
  epochs = 10, # 迭代次数
  l2 = 0.1 # L2正则化系数
)

# 查看模型性能
h2o.performance(model, valid = TRUE)

在上面的代码中，`l2`参数控制L2正则化的程度。通过调整这个参数的值，可以控制模型的复杂度和泛化能力。