keras中的正则化(regularization)

最新推荐文章于 2025-09-11 17:07:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-11 17:07:53 发布 · 8.6k 阅读 · 35 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#keras #regularization

本文介绍了Keras中三种内置正则化方法：L1、L2及L1_L2，详细解释了它们如何通过调整参数lambda来约束模型权重，防止过拟合。同时，文章列举了Dense、Conv1D等层的正则化API，并说明了kernel_regularizer、bias_regularizer和activity_regularizer的作用。

一、keras内置3种正则化方法

keras.regularizers.l1(lambda)
keras.regularizers.l2(lambda)
keras.regularizers.l1_l2(l1=lambda1, l2=lambda2)

目前我的理解是lambda越大，对参数的约束就越强，也就是惩罚力度越大。

其中L1正则化方法，是对|w|进行惩罚，使得w趋近0
而L2正则化方法，是对w2进行惩罚，使得w尽可能小

Dense，Conv1D，Conv2D，Conv3D有统一的正则化API，见keras中文文档。

二、3个正则化关键字

1. kernel_regularizer

对权值进行正则化，大多数情况下使用这个

2. bias_regularizer

限制bias的大小，使得输入和输出接近

3. activity_regularizer

对输出进行正则化，使得输出尽量小

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/xovee/article/details/92794763

Cold__Heart
关注
正则化 (Regularization)
SuperAGI2025
02-04 1288
正则化 (Regularization) 关键词：正则化,过拟合,欠拟合,模型优化,深度学习,机器学习 1. 背景介绍 1.1 问题由来 在机器学习和深度学习中，过拟合（ov
keras搬砖系列-正则化
Cutepingping的博客
01-21 6334
keras搬砖系列-正则化1，正则化简介 以逻辑回归来对正则化进行介绍 逻辑回归原来的代价函数为： minw,bJ(w,b)=minw,b1m∑mi=1L(y^(i),y(i))\min_{w,b}J(w,b)=\min_{w,b}\frac{1}{m}\sum^m_{i=1}\mathcal L(\hat y^{(i)},y^{(i)}) 其中：w∈Rnx,b∈Rw∈\Bbb R^{n_x
Keras教学(7):Keras的正则化Regularizers，看这一篇就够了
my_name_is_learn的博客
11-05 1万+
使用Keras实现卷积神经网络的正则化。内容包括正则化器的概念、可用的正则化器、自定义正则化器
一文详解：L1 正则化和L2 正则化
最新发布
weixin_41413777的博客
09-11 3381
在深度学习和机器学习中，正则化（Regularization） 是一类用于防止模型过拟合（Overfitting）的技术。其中，L1 正则化和L2 正则化是最基础且应用广泛的两种方法，它们通过在损失函数中添加 “惩罚项” 来约束模型参数，使模型更简单、泛化能力更强。
keras添加L1正则化，L2正则化和Dropout正则化及其原理
weixin_43918046的博客
08-15 7012
一、什么是正则化，用来干嘛的？ 正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。 因为机器学习的理论来源于数学，正则化的概念被很好的引用到机器学习模型中，主要作用是防止模型过拟合。 我们的模型训练时，比如常见的深度学习模型，可能往往会因为神经元的数目和网络的层数过于庞大，模型具有非常强大的学习能力，但是能力过强不是一件好事，因为过分学习了训练
keras中添加正则化
热门推荐
Bebr的博客
04-08 2万+
正则项 正则项在优化过程中层的参数或层的激活值添加惩罚项，这些惩罚项将与损失函数一起作为网络的最终优化目标 惩罚项基于层进行惩罚，目前惩罚项的接口与层有关，但Dense, Conv1D, Conv2D, Conv3D具有共同的接口。 这些层有三个关键字参数以施加正则项： kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为keras.regularizer.Regulariz...
keras的正则化引入
weixin_39393430的博客
05-25 571
keras的正则化引入 Keras文档 正则项在优化的过程中层的参数或者层的激活值添加惩罚项，这些惩罚项将与损失函数一起作为网络的最终优化目标。 惩罚项是对层进行惩罚，目前惩罚项的接口与层有关。 主要由： kernel_regularizer:施加在权重上的正则项，为keras.regularizer.Regularizer对象 bias_regularizer:施加在偏置向量上的正则项，为keras.regularizer.Regularizer对象 activity_regularizer:施加在输出上
Keras深度学习框架基础第三讲：层接口(layers API)“层权重正则化器”
MUKAMO的博客
05-31 1222
在Keras中，正则化器用于防止模型过拟合，包括L1、L2和L1L2等预定义类型。如需自定义正则化器，可编写接受权重张量并返回标量损失的函数，或继承`keras.regularizers.Regularizer`类并定义`__call__`方法。为支持序列化，可实现`get_config`和`from_config`方法。选择适当的正则化器和调整正则化因子对模型性能至关重要。灵活使用Keras的正则化工具，可优化模型泛化能力，避免过拟合。
Keras动态正则化技术实现与应用详解
在Keras-dynamic-regularization中，交叉映射（Crossmap）可能是一种利用Dropout技术的变体。CrossmapDropBlock可能是一个特定实现，它专门设计用来处理卷积神经网络（CNNs）中的特征图（feature map）之间的交叉...
深度神经网络之Keras（三）——正则化、超参数调优和学习方向
IGSzt的博客
03-30 2406
深度神经网络之Keras（三）——正则化、超参数调优和学习方向 本文将继续探索Keras框架下的深度神经网络知识，主要介绍了利用Keras构建的深度神经网络正则化及超参数调优问题。 目录深度神经网络之Keras（三）——正则化、超参数调优和学习方向一级目录二级目录三级目录一、 过拟合问题二、正则化2.1 L1正则化2.2 L2正则化2.3 丢弃正则化三、超参数调优3.1 深度学习中的超参数3.1.1 层中的神经元数量3.1.2 层的数量3.1.3 历元数3.1.4 权重初始化3.1.5 批尺寸3.1.6 学
TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式
09-16
主要介绍了TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Keras 中 L1正则化与L2正则化的代码用法和原理细致总结
AI量化交易实验室
03-01 1万+
详细整合讲解L1,L2正则化原理的代码用法
keras基础--6.正则化应用
zeronose的博客
05-12 271
import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import SGD from keras.regularizers import l2 # 载入数据 (x_train,y_train),(x_test,y_t
keras_15_正则化Regularizers
weixin_30797199的博客
02-14 628
1. 正则化层 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。(但不包括诸如Dropout/人为加Noise这类的正则化)。惩罚是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异，但 Dense，Conv1D，Conv2D 和 Conv3D 这些层具有统一的 API。 正则化器开放 3 个关键字参数：keras.regularizers.Regular...
Keras学习笔记13——keras.regularizers
winter_python的博客
09-21 4133
正则化器的使用 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。 惩罚是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异，但 Dense，Conv1D，Conv2D 和 Conv3D 这些层具有统一的 API。 正则化器开放 3 个关键字参数： kernel_regularizer: keras.regularizers.Regularizer 的实例 bias_regularizer: keras.regularizers.Regularizer 的实例 act
keras添加正则化全连接_理解Keras中的正则化
weixin_39590566的博客
12-21 1055
我试图理解为什么Keras中的正则化语法看起来像这样。在一般来说，正则化是通过在与模型权重的某个函数成比例的损失函数中添加惩罚项来减少过度拟合的方法。因此，我希望正则化被定义为模型损失函数规范的一部分。在然而，在Keras中，正则化是在每层的基础上定义的。例如，考虑这个正则化的DNN模型：input = Input(name='the_input', shape=(None, input_shap...
keras正则化实例（含代码）
weixin_44886683的博客
07-07 965
官方文档解释 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值