GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES, value=weight_loss) else: pass return weight 分为两步: 计算正则化损失 weight_loss = tf.nn.l2_loss(weight) * weight_decay 将正则化损失添加到特定集合中(这里直接添加到tensorflow内置集合,也可以添加到自定义集合) tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES,...
调用tf.contrib.layers.l2_regularizer生成L2正则化方法,注意所传参数scale=λ/n(n为训练样本的数量); 调用tf.contrib.layers.apply_regularization来生成损失函数的L2正则化项reg_term,所传第一个参数为上面生成的正则化方法,第二个参数为none时默认值为tf.GraphKeys.WEIGHTS; 最后将L2正则化reg_term项追加到损失函...
前面的 第十四篇 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和第十五篇 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手,尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题,并引入与之相对的L2正则化(Regularization)方法。图1.ove…
AI代码解释 regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale)reg_term=tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer)loss=loss+reg_term tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, weights_list=None)函数其实有两个参数,第一个是正则化方法,第二个是想要执行正则化方法的变量列表,如果为None,则默...
进行MNIST分类训练,对比cross_entropy和加了l2正则的total_loss。 因为MNIST本来就不复杂,所以FC之前不能做太多CONV,会导致效果太好,不容易分出差距。为展示l2 regularization的效果,我只留一层CONV(注意看FC1的输入是h_pool1,短路了conv2),两层conv可以作为对照组。
以ℓ2 Regularization 为例,主要有两种实现方式 1. 手动累加 with tf.name_scope('loss'): loss= tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=y, logits=logits)#label is one_hotl2_reg_loss = tf.constant(0.0, tf.float32)forvvintf.trainable_variables():if'bn'invv.nameor'batchnorm'invv....
labels=y, logits=logits)#经验风险损失base_loss = tf.reduce_mean(xentropy, name="avg_xentropy")#L2正则化损失reg_losses =tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)#必须将正规化损失添加到基本损失中,构成结构风险损失。不过没有明白为啥把base_loss放在列表里。loss = tf.add_n([base_loss...
When I try to train resnet-50 with tensorflow-metal I found the l2 regularizer makes each epoch take almost 4x as long (~220ms instead of 60ms). I'm on a M1 Max 16" MBP. It seems like regularization shouldn't add that much time, is there anything I can do to make it faster?
机器学习与深度学习中的一个核心问题就是如何使得一个模型或者算法能够有较好的泛化能力,即除了训练数据,我们希望模型在新产生的数据上的表现也尽可能的好,深度学习中有很多算法目标在于降低模型的test error,不过付出的代价就是有可能使得training error有所上升。这类策略统一叫做正则化(Regularizations)。
然后将a进行正则化处理:a2=tf.reduce_sum(a*a)*weight_decay/2,最后将处理后的变量加入tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES集合,所有经过正则化处理的变量都会加入这个集合:tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES,a2)。 对变量执行完L2正则化后,利用tf.get_collection()函数将所有正则化后的变量取...