l2_regularizer(weight_decay)(weight) 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, value=weight_loss) 3. 使用tf.contrib.layers.l2_reg
1tf.contrib.layers.l1_regularizer()2tf.contrib.layers.l2_regularizer() 设计一个简易的网络模型,实现了通过集合计算一个4层全连接神经网络带L2正则化损失函数的功能 import tensorflowastf import numpyasnp # 定义训练轮次 training_steps=30000# 定义输入的数据和对应的标签并在for循环里进行填充 data=[] labe...
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...
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...
L2正则化原理: 过拟合的原理:在loss下降,进行拟合的过程中(斜线),不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大,图中低点也就是过拟合,得到的红线点低于真实的黑线,也就是泛化更差。 可见,要想减小过拟合,减小这个波动,减少w的数值就能办到。 L2正则化训练的原理:在Loss中加入(乘以系数λ的)参数w的平方和,这样训...
在TensorFlow中，实现L2正则化通常需要在优化方法中加入正则化项。这可以通过在定义模型时，对每个权重参数应用tf.keras.regularizers.l2正则化器来实现。正则化后的模型在训练过程中，其参数会受到额外的约束，从而减少了过拟合的风险。效果评估：引入L2正则化后，模型的过拟合程度明显减轻，表现为训练集和...
tensorflow中添加L2正则化损失(Tensorflow v1.x 版本) 方法有几种,总结一下方便后面使用。 1. tensorflow自动维护一个tf.GraphKeys.WEIGHTS集合,手动在集合里面添加(tf.add_to_collection())想要进行正则化惩罚的变量。 然后创建regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE),...
返回一个执行L2正则化的函数. tf.contrib.layers.sum_regularizer(regularizer_list, scope=None) 返回一个可以执行多种(个)正则化的函数.意思是,创建一个正则化方法,这个方法是多个正则化方法的混合体. 参数: regularizer_list: regulizer的列表 已经知道如何创建正则化方法了,下面要说明的就是如何将正则化方法应用...
在tensorflow框架下添加正则化约束l1、l2的方法 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数,函数的签名是func(weights). 参数: scale: 正则项的系数. scope: 可选的scope name ...
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?