L2 正则化的主要作用是防止模型过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现得过于优秀,但在测试数据和实际应用中表现较差的情况。L2 正则化通过限制模型参数的大小,可以有效地减少模型在训练数据上的误差,从而防止模型过拟合。此外,L2 正则化还可以提高模型的泛化能力,使模型在测试数据和实际应用中表现得更好。 4.L2 ...
1 打开pycharm2018；2 点击右上角的【file】，点击【new】；3 新建一个python文件；4 导入TensorFlow（要实现装好TensorFlow）；5 然后定义会话函数，创建一个常数张量a，对a使用tf.nn.l2_normalize函数，赋值给b然后打印sess.run(b);6 运行程序，查看b张量里的内容。
温度系数可以调整softmax输出的概率分布,概率分布越不均衡,越能帮助模型在训练过程区分正负样本。另一方面和召回采用cosin方式计算两塔输出隐层表征的距离有关。采用温度系数可以帮助模型收敛,否则模型将收敛困难。可以看出,温度系数对于模型收敛和模型效果具有非常重要的作用,为什么可以控制正负样本区分度、如何控制正负样本区...
L2:根据L2的特性,它会使得权值减小,即使平滑权值,一定程度上也能和L1一样起到简化模型,加速训练的作用,同时可防止模型过拟合 2. L2 正则化直观解释 L2 正则化公式非常简单,直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和: 其中,Ein 是未包含正则化项的训练样本误差,λ 是正则化参数,可调。但是正则化项是如何...