如何在损失函数中加入正则化，代码

在深度学习模型训练中，可以在损失函数中加入正则化项来惩罚模型的复杂度，从而缓解过拟合问题。以L2正则化为例，可以将正则化项加入到损失函数中，公式如下：

loss = cross_entropy_loss + lambda_ * tf.reduce_sum(tf.square(weights))

其中，`cross_entropy_loss`为交叉熵损失函数，`lambda_`为正则化超参数，`weights`为需要正则化的模型参数。

在实际代码中，可以定义一个自定义损失函数，并在其中添加正则化项，如下所示：

import tensorflow as tf

def custom_loss(y_true, y_pred):
    cross_entropy_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y_true, y_pred))
    lambda_ = 0.01
    regularization_loss = lambda_ * tf.reduce_sum(tf.square(weights))
    return cross_entropy_loss + regularization_loss

其中，`y_true`和`y_pred`分别为模型的真实标签和预测标签，`weights`为需要正则化的模型参数。

然后在模型训练时，将自定义损失函数传入模型编译函数中即可：

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

需要注意的是，正则化超参数`lambda_`的取值需要根据具体问题进行调整，过小的值可能无法起到正则化的作用，而过大的值可能会抑制模型的拟合能力。