增加正则化python代码

增加正则化是为了防止模型过拟合，常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。在Python中，可以通过在定义模型时增加正则化项来实现正则化。这里给出一个使用L2正则化的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.regularizers import l2 # 导入L2正则化项

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01))) # 增加L2正则化项，系数为0.01
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，通过导入`l2`正则化项，然后在`Dense`层中增加`kernel_regularizer=l2(0.01)`参数，即增加L2正则化项，其中0.01是正则化系数，用于控制正则化程度。在训练模型时，模型会自动计算正则化项的损失，并加到总损失中。

除了L2正则化，还可以使用L1正则化、Elastic Net正则化等方法。这些方法在Keras中都有相应的正则化项，只需要在定义模型时增加相应的参数即可。