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, ...
首先,我们优化神经网络,加入L2正则化和Dropout层,并且调整神经元的数量。 defoptimization_model():model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),input_shape=[len(train_dataset.keys())]),tf.keras.layers.Dropout(0.5),tf.keras.layers.D...
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='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='relu'),Dense(3,activation='softmax')])model2.compile(optimizer='sgd',loss='categorical_...
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.keras.regularizers.l2(1e-4),*args,**kwargs ) self.gain=self.add_weight( name='gain', shape=(self.filters,), initializer="ones", trainable=True, dtype=self.dtype ) defstandardize_weight(self, eps): mean, var=tf.nn.moments(self.kernel, axes=[0,1,2], keepdims...
58 kernel_regularizer=regularizers.l2(RegularizationFactor), # 运用L2正则化 59 # activation=ActivationMethod 60 ), 61 layers.LeakyReLU(), # 引入LeakyReLU这一改良的ReLU激活函数,从而加快模型收敛,减少过拟合 62 layers.BatchNormalization(), # 引入Batch Normalizing,加快网络收敛与增强网络稳固性 63 layers...
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...
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) ...
参考initializers6、kernel_regularizer:施加在权重上的正则项,为Regularizer对象7、bias_regularizer:施加在偏置向量上的正则项,为Regularizer对象8、activity_regularizer:施加在输出上的正则项,为Regularizer对象9、kernel_constraints:施加在权重上的约束项,为Constraints对象10、bias_constraints:施加在偏置上的约束项,为...