keras如何使用正则化

在Keras中，可以使用正则化来对模型的权重进行约束，以防止过拟合。常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化和弹性网络正则化。

使用L1正则化：

可以在层的构造函数中使用“kernel_regularizer”参数来指定正则化方法和参数，例如：

from keras import regularizers

model.add(Dense(64, input_dim=784, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01)))

使用L2正则化：

model.add(Dense(64, input_dim=784, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))

使用弹性网络正则化：

model.add(Dense(64, input_dim=784, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l1_l2(l1=0.01, l2=0.01)))

需要注意的是，正则化参数需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的模型性能。