AI代码解释 model2=Sequential([Dense(512,activation='tanh',input_shape=X_train[0].shape,kernel_regularizer='l1'),#Only change is here where we add kernel_regularizerDense(512//2, activation='tanh'),Dense(512//4, activation='tanh'),Dense(512//8, activation='tanh'),Dense(32,activation='...
dense_layer = tf.layers.dense(inputs, units=hidden_units, activation=tf.nn.relu, kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale=regularization_scale), bias_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale=regularization_scale)) # 构建模型的输出 outputs = tf.layers.dense(dense_layer, ...
I_am_a/Regularizer/l2_regularizer:0 : 0.7 [ 0. 1. 2. 3.] 分析: 上面代码首先定义了一个L2正则化方法:l2_reg=tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay), 然后将该方法应用到变量a上:a=tf.get_variable("I_am_a",regularizer=l2_reg,initializer=tmp) ,就完成了对参数a的L2正则化。 这两...
参数过多会导致模型过于复杂而出现过拟合现象,通过在loss函数添加关于参数个数的代价变量,限制参数个数,来达到减小过拟合的目的 以下是loss公式: 代码多了一个kernel_regularizer参数 importtensorflow as tfdefpreporocess(x,y): x= tf.cast(x,dtype=tf.float32) / 255x= tf.reshape(x,(-1,28 *28))#铺...
kernel_regularizer和bias_regularizer,表示权重矩阵和偏差矩阵的正则化方式,上面介绍过,可以是L1或L2正则化,如tf.keras.regularizers.l2(1e-3),默认情况下是没有正则项的。 模型创建方式对比 当构建比较简单的模型,使用Sequential方式当然是最方便快捷的,可以利用现有的Layer完成快速构建、验证的过程。
kernel_regularizer=tf.nn.l2_loss) dense2= tf.layers.dense(inputs=dense1, units=512, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), kernel_regularizer=tf.nn.l2_loss) logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, ...
self.conv = keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(weight_decay)) self.batchnorm = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.dropOut = keras.layers.Dropout(rate=rate) ...
要将正则化器添加到层，只需将首选的正则化技术传递给该层的关键字参数'kernel_regularizer'。Keras正则化实现方法可以提供代表正则化超参数值的参数。这在下面的某些层中显示。Keras提供了l1和l2正则化器的实现，我们将在下面的代码片段的某些隐藏层中使用它们。此外，我们还包括一个同时利用l1和l2正则化的层。这就...
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization) 对于keras模型,目标函数中的正则化项一般在各层中指定,例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等参数指定权重使用l1或者l2正则化项,此外还可以用kernel_constraint 和 bias_constraint等参数约束权重的取值范围...
kernel_regularizer=weight_regularizer, strides=stride, use_bias=use_bias) returnx 部分卷积(Partial Convolution) 部分卷积是英伟达为图像修复引入的卷积运算,它使模型能够修复任意非中心、不规则的区域。在论文 Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 中,实现部分卷积是非常关键的,如下展示...