float32, trainable=True): """ add weight to tf.get_variable Args: shape: weight_decay: dtype: trainable: Returns: """ # create regularizer if weight_decay > 0: regularizer= tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay) else: regularizer = None weight = tf.get_variable(name='Weights',...
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...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ## Define the Xavier initialization xav_init=tf.contrib.layers.xavier_initializer()## Define theL2regularizer l2_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg) 步骤2)定义图层 已经设置了密集层的所有参数; 你可以使用object partial包装变...
kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale)) with tf.name_scope("dnn"): hidden1= my_dense_layer(X, n_hidden1, name="hidden1") hidden2= my_dense_layer(hidden1, n_hidden2, name="hidden2") logits= my_dense_layer(hidden2, n_outputs, activation=None,...
1.首先定义一个regularizer,scale参数代表正则化系数 l2_reg=tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale) 2.调用tf.get_variable()函数创建一个变量,将上一步定义的l2_reg作为参数传进去 weights = tf.get_variable( name="weights", regularizer=l2_reg, ...
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 ...
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...
这种错误一般是tensorflow中的类或对象指定错误。第十一行第十一行在contrib.后加上layers. 第十一行在contrib.后加上layers. 第十一行在contrib.后加上la