tensorflow2.0添加l2正则化

在TensorFlow 2.中添加L2正则化可以通过在层的构造函数中设置kernel_regularizer参数来实现。例如，以下代码段演示了如何在Dense层中添加L2正则化：

from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import regularizers

model = tf.keras.Sequential([
    Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(.01)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

在上面的代码中，kernel_regularizer参数设置为regularizers.l2(.01)，其中.01是L2正则化的系数。您可以根据需要调整此值。

相关问题

L2正则化tensorflow2.0

在TensorFlow 2.0中，可以使用`kernel_regularizer`来实现L2正则化。2正则化是一种通过惩罚较大的权重值来减少过拟合的技术。在代码中，可以使用`regularizers.l1_l2`函数来指定L2正则化的参数。例如，下面的代码展示了如何在TensorFlow 2.0中使用L2正则化:

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import regularizers

layer = layers.Dense(units=64, kernel_regularizer=regularizers.l1_l2(l1=1e-5, l2=1e-4))

这里，`kernel_regularizer`参数接受一个`regularizers.l1_l2`对象，该对象的参数`l1`和`l2`分别代表L1正则化和L2正则化的权重。通过调整这些参数的值，可以控制正则化的强度。

值得一提的是，上述代码只展示了L2正则化的实现，并未给出L1正则化的代码。如果你想了解如何实现L1正则化，可以参考一些相关的教程或自行实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【小白学PyTorch】扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则...](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/109020054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [简洁明了的tensorflow2.0教程——正则化操作](https://blog.csdn.net/JohnLeeK/article/details/106335532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

TensorFlow 全连接层正则化代码

在TensorFlow中，可以使用正则化来减轻过拟合问题。全连接层的正则化代码可以使用tf.contrib.layers提供的函数来实现。其中，tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None)用于L1型正则化，tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None)用于L2型正则化。

下面是使用L2型正则化对全连接层进行正则化的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 创建全连接层
def create_fully_connected_layer(input_data, num_units, activation_function=None, regularizer=None):
    weights = tf.get_variable("weights", shape=[input_data.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* [tensorflow中的正则化](https://blog.csdn.net/qq_26449287/article/details/102753594)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *3* [简洁明了的tensorflow2.0教程——正则化操作](https://blog.csdn.net/JohnLeeK/article/details/106335532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]