其实在旧版本的Keras中,该参数叫做weight_regularizer,即是对该层中的权值进行正则化,亦即对权值进行限制,使其不至于过大。 bias_regularizer:与权值类似,限制该层中 biases 的大小。 activity_regularizer:更让人费解,activity又代表什么?其实就是对该层的输出进行正则化。由此可见Keras的命名团队各个都是鬼才。 现在...
粗略地说,正则化是通过在损失函数中加入一个与模型权值的函数成正比的惩罚项来减少过度拟合的方法 Regularizers allow you to apply penalties on layer parameters or layer activity during optimization. Thes…
return fn(*args, **kwargs) /home/omnisky/anaconda3/envs/tf2d1/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:532 train_step ** loss = self.compiled_loss( /home/omnisky/anaconda3/envs/tf2d1/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/compile_utils.p...