kernel_regularizer=tf.python.keras.regularizer.l2()

在TensorFlow和Keras库中，`kernel_regularizer=tf.python.keras.regularizers.l2()`是一个正则化（regularization）参数，用于神经网络层的权重（weight）矩阵。L2正则化（也称为权重衰减或岭回归）是一种常用的防止过拟合的技术。它通过向损失函数添加一个项，该项是权重值平方和的λ倍（λ为超参数），以此限制模型复杂度。

`tf.python.keras.regularizers.l2()`中的`l2`是Keras内置的一个L2正则器函数，当你将这个函数作为参数传递给像`Dense`、`Conv2D`等层的`kernel_regularizer`属性时，它会在计算梯度更新之前对权重矩阵应用L2惩罚。例如：

model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)))

这里的0.001表示L2系数，你可以根据具体任务调整这个值，通常较小的值（如0.01或0.0001）可以用来开始实验，看是否能有效改善泛化性能。