TensorFlow 学习(十一)—— 正则(regularizer)

本文介绍了正则化技术在深度学习模型中的应用,包括ℓ1和ℓ2正则化,通过实例展示了如何在TensorFlow中实现这些正则化方法。同时,分享了一位老师的优秀人工智能教程,适合初学者学习。
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正则作用的对象是目标函数,如图对均方误差使用 2 正则:

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_) + tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(w))
  
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1. 基本工作原理

weights = tf.constant([[1., -2.], [-3., 4.]])with tf.Session() as sess:    print(sess.run(tf.contrib.layers.l1_regularizer(.5)(weights)))            # (1+2+3+4)*.55    print(sess.run(tf.contrib.layers.l2_regularizer(.5)(weights)))            # (1+4+9+16)*.5*.57.5
  
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