在损失函数中加入L2正则化代码

在损失函数中加入L2正则化的代码可以通过以下方式实现：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')
])

# 定义L2正则化项的权重
l2_regularization = tf.keras.regularizers.l2(0.01)

# 添加L2正则化项到损失函数中
model.add_loss(l2_regularization(model.weights))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上述代码中，我们首先定义了一个模型，其中包含了一些全连接层。然后，我们通过`tf.keras.regularizers.l2`方法创建了一个L2正则化项，并将其应用于模型的权重上。最后，我们使用`add_loss`方法将L2正则化项添加到损失函数中。

请注意，上述代码中的`input_dim`和`output_dim`需要根据你的具体情况进行设置，`x_train`和`y_train`是训练数据和标签。你可以根据自己的需求进行相应的调整。