怎么在optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)里加入正则项

在`tf.keras.optimizers.Adam()`中加入正则项有两种常用的方法：

方法一：在定义模型时，在需要进行正则化的层后面，添加相应的正则化项。例如，在全连接层后添加L2正则化项：

from tensorflow.keras import layers, regularizers

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

其中，`kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)`表示在全连接层的权重上应用L2正则化，正则化系数为0.01。这样，在定义优化器时，不需要添加额外的正则化项。

方法二：在定义优化器时，使用`tf.keras.optimizers.Adam()`的`regularizer`参数，将正则化项加入到优化器中。例如，将L2正则化项加入到Adam优化器中：

from tensorflow.keras import regularizers

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07, 
                                     amsgrad=False, clipvalue=1.0, clipnorm=1.0, 
                                     decay=0.0, momentum=0.0, nesterov=False, 
                                     **{'regularizer': regularizers.l2(0.01)})

其中，`regularizers.l2(0.01)`表示在优化器中应用L2正则化，正则化系数为0.01。这样，每次使用该优化器时，都会自动应用L2正则化。需要注意的是，使用这种方法时，需要将`regularizer`参数传递给`optimizer`时使用`**`符号进行传参。