GRU神经网络中的正则化强度是什么？如何进行设置？

GRU神经网络中的正则化强度指的是在模型训练过程中，对模型参数进行约束的强度大小。正则化可以帮助减少模型的过拟合现象，提高模型的泛化能力。

在GRU中，通常使用L2正则化来约束模型参数。L2正则化会对模型参数进行平方和惩罚，使得模型参数的值较小，从而减少过拟合。正则化强度可以通过调整正则化系数来控制，该系数越大，正则化强度越强，对模型参数的约束也就越强。

在Keras中，可以通过在定义GRU模型时，设置kernel_regularizer参数来进行L2正则化的设置。例如：

from keras.regularizers import l2
from keras.layers import GRU

model = Sequential()
model.add(GRU(units=64, kernel_regularizer=l2(0.01), input_shape=(None, 100)))

在上述代码中，设置了L2正则化系数为0.01。可以根据实际情况进行调整，找到合适的正则化强度。