在损失函数中加入L2正则化代码
时间: 2023-12-18 20:33:50 浏览: 88
在损失函数中添加L2正则化的代码示例如下:
```python
import tensorflow as tf
# 定义损失函数
def loss_fn(y_true, y_pred):
# 计算交叉熵损失
cross_entropy_loss = tf.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
# 添加L2正则化项
l2_loss = tf.reduce_sum([tf.nn.l2_loss(var) for var in tf.trainable_variables()])
# 将交叉熵损失和L2正则化项相加作为总损失
total_loss = cross_entropy_loss + l2_loss
return total_loss
# 使用示例
y_true = tf.constant([0, 1, 2])
y_pred = tf.constant([[0.9, 0.05, 0.05], [0.05, 0.9, 0.05], [0.05, 0.05, 0.9]])
loss = loss_fn(y_true, y_pred)
print(loss)
```
在上述代码中,首先定义了一个名为`loss_fn`的损失函数,它接收实际标签`y_true`和预测标签`y_pred`作为输入。然后,使用`tf.losses.sparse_categorical_crossentropy`计算交叉熵损失。接下来,通过遍历可训练变量的列表,使用`tf.nn.l2_loss`计算每个变量的L2正则化项,并将它们相加得到总的L2正则化损失。最后,将交叉熵损失和L2正则化损失相加得到最终的总损失。
在使用时,可以传入实际标签`y_true`和预测标签`y_pred`,然后调用`loss_fn`函数计算总损失。在上述示例中,输出的结果为总损失的值。
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