正則項在優化過程中層的引數或層的啟用值新增懲罰項，這些懲罰項將與損失函式一起作為網路的最終優化目標
懲罰項基於層進行懲罰，目前懲罰項的介面與層有關，但dense, conv1d, conv2d, conv3d具有共同的介面。
這些層有三個關鍵字引數以施加正則項：
from keras import regularizers
model.add(dense(64, input_dim=64,
kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01),
activity_regularizer=regularizers.l1(0.01)))
keras.regularizers.l1(0.)
keras.regularizers.l2(0.)
keras.regularizers.l1_l2(0.)
from keras import backend as k
def l1_reg(weight_matrix):
return 0.01 * k.sum(k.abs(weight_matrix))
model.add(dense(64, input_dim=64,
kernel_regularizer=l1_reg)
keras搬磚系列 正則化
1，正則化簡介 以邏輯回歸來對正則化進行介紹 邏輯回歸原來的代價函式為 minw,b j w,b minw,b1m mi 1 l y i y i 其中 w r nx,b r加入正則化為 j w,b 1m mi 1 l y i y i 2 m w 22 其中 w 2 nx j 1 wtw 上述式子為l...
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...
Keras中堆疊新增GRU
from keras.layers import lstm,gru是的，這兩模型可以同時引入。model sequential model.add gru 100,dropout 0.2,recurrent dropout 0.2,return sequences true,input shape ...