caffe設定正則化項

caffe提供了兩種正則化，l1和l2，其中l2正則化項是預設存在的，在caffe.proto中可以找到，如下

// regularization types supported: l1 and l2

// controlled by weight_decay

optional string regularization_type = 29 [default = "l2"];

說明caffe預設使用的是l2正則化

那麼，我在solver檔案中將它設為l1豈不就是l1正則化了。雖然我在網上沒有直接的solver檔案可以參考，不過試了試，確實是這樣子，，，，具體就是在solver檔案中加下面一句：

regularization_type: "l1"

還有個點是 weight_decay 是乘在正則化向前面，控制正則化項在損失函式中所佔權重的。

caffe設定正則化項

caffe提供了兩種正則化，l1和l2，其中l2正則化項是預設存在的，在caffe.proto中可以找到，如下 regularization types supported l1 and l2 controlled by weight decay optional string regulariza...

Tensorflow 中新增正則化項

為防止網路過擬合，在損失函式上增加乙個網路引數的正則化項是乙個常用方法，下面介紹如何在tensorflow中新增正則化項。tensorflow中對引數使用正則項分為兩步 下面詳細介紹 step1 建立乙個正則化方法 regularizer l1 tf.contrib.layers.l1 regula...

深度學習（九）正則化懲罰項

在機器學習特別是深度學習中，我們通過大量資料集希望訓練得到精確 泛化能力強的模型，對於生活中的物件越簡潔 抽象就越容易描述和分別，相反，物件越具體 複雜 明顯就越不容易描述區分，描述區分的泛化能力就越不好。比如，描述乙個物體是 方的 那我們會想到大概這個物體的投影應該是四條邊，兩兩平行且垂直，描述此...