l2正则化项的计算公式为:l2_loss = lambda * tf.reduce_sum(tf.square(param)),其中lambda是正则化系数,param是模型参数。 将所有参数的l2正则化项相加,得到总的l2正则化损失。 将总的l2正则化损失添加到总损失中,可以使用Tensorflow的add_loss方法将正则化损失添加到损失函数中。 定义...
weight_shape,init,dt=dtype)y=tf.matmul(input_layer,params,transpose_b=transpose_weights)layers.add_l2loss(books,params,l2loss)ifbias:y+=self.variable('bias',[size],tf.constant_initializer(bias_init),dt=dtype)ifactivation_fnisnotNone:ifnotisinstance(activation_fn,collections.Sequence)...
在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( )A.学习率(learningrate)太低B.正则参数太高C.陷入局部最小值