tensorflow中损失函数加上正则项

最新推荐文章于 2023-12-31 08:31:18 发布
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【tensorflow2.0教程 常用操作集合系列4】损失函数正则化—tf2.0如何解决模型过拟合问题
AI工匠Book
09-17 4756
在tensorflow2.0建模系列教程中，前三节我们用代码演绎了： 1如何用tf2.0进行自定义层网络的设计（add.weight） 2如何用tf2.0进行自定义模型的设计（Model） 3如何用tf2.0实现loss函数和参数调优（loss gradient optimizer） 本节系列四主要是教大家如何运用tf2.0来解决神经网络模型训练过程中常出现的过拟合问题。我们都知道模型训练出来经常...
Tensorflow 在损失函数中加入正则项(Normalization)
u012560212的博客
06-10 1万+
L1和L2正则： 举例说明，假设有一个数组 nums=[1,2,3,4] L1 = a*(|1|+|2|+|3|+|4|) L2 = a*(1^2+2^2+3^2+4^2)/2 其中a是系数，用于平衡正则项与经验损失函数的权重关系，即：C = loss+a*Normalization。 这里说明一下，利用L1经过训练后，会让权重得到稀疏结，即权重中的一部分项为0，这种作用相当于对原始数据
tensorflow学习（4.loss函数以及正则化的使用 ）
qq_26499769的博客
09-30 3609
本文还是以MNIST的CNN分析为例 loss函数一般有MSE均方差函数、交叉熵损失函数，说明见 https://blog.youkuaiyun.com/John_xyz/article/details/61211422 另外一部分为正则化部分，这里实际上了解图像的会理解较深，就是防止过拟合的一些方式，符合图像先验的正则化项会给图像恢复带来很大的效果，简单讲神经网络常见的正则化则是 1.对权重加入L...
TensorFlow视觉：TensorFlow正则化
新华编程特战队
12-31 1199
过度拟合是指机器学习中的一种情况，其中模型在训练数据上表现得非常好，但无法很好地推广到新的、未见过的数据。训练集用于更新模型的参数，而验证集用于评估模型在未见过的数据上的性能。正则化用于防止过度拟合，当模型在训练数据上表现良好但无法推广到新的、未见过的数据时，就会发生过度拟合。在推理过程中，使用完整的网络，但丢弃的单元的权重按保留的概率进行缩放。正则化是机器学习中用于防止过度拟合的技术，当模型变得过于复杂并且在训练数据上表现良好但无法推广到新的、未见过的数据时，就会发生过度拟合。
tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项
热门推荐
Keith
04-20 4万+
tensorflow Regularizers在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项.tensorflow中对参数使用正则项分为两步: 1. 创建一个正则方法(函数/对象) 2. 将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上如何创建一个正则方法函数tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=N
tensorflow加入正则项及如何自定义损失函数
JayShaun的博客
11-06 3124
自定义损失函数: n表示batchsize loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(v1, v2), (v1 - v2) * a, (v1 -v2) * b)) tf.greater(v1, v2)比较两个输入张量中每一个元素大小, v1_i >v2_i 时, 该维度为true tf.where(True, 1, 2)第一个参数是Tru...
tensorflow中的正则化函数在_Tensorflow中实现正则化
weixin_31974659的博客
01-17 805
训练深度学习网络时，在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法，下面介绍如何在tensorflow中使用正则项。本文主要介绍了两种常用的加入正则化项的方法，分别对应两种不同的变量初始化方法。不论哪种方法，tensorflow中对参数使用正则化都分为两步。1.创建一个正则化方法2.将这个正则化方法应用到变量上下面我们来分别介绍一下两种方法，看看这两步具体是怎么执行的。第一种方法对应tf.get...
tensorflow2在损失函数中添加l2正则化代码
05-18
# 编译模型，指定损失函数为交叉熵损失加上 L2 正则化项 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 在上面的代码中，我们使用 `tf.keras.regularizers.l2` ...
【模型性能优化】：TensorFlow中损失函数的选择与应用
[【模型性能优化】：TensorFlow中损失函数的选择与应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20190106103842644.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV...
交叉熵损失函数L2正则化
最新发布
03-23
# 总损失等于交叉熵加上正则化项 total_loss = cross_entropy_loss + reg_term # 使用优化器最小化总损失 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(total_loss) ``` 上述代码片段...
[tensorflow2.0]tensorflow2.0提供的惩罚项（L1正则，L2正则）API
weixin_44560088的博客
01-07 4327
在隐藏层中经常会使用正则来作为损失函数的惩罚项。L2正则被用于防止模型的过拟合，L1正则项被用于产生稀疏权值矩阵。tf.keras.regularizers提供了几种内置类来提供正则。分别是class L1、class L1L2、class L2、class Regularizer 、serialize
5层神经网络带L2正则化的损失函数计算方法
03-19
搭建完整的神经网络，利用L2正则化优化，程序绝对可以完美运行。
给损失函数加正则化项
sunmingyang1987的博客
08-24 1万+
减小过拟合途径 （1）增大数据集； （2）减少变量个数，去掉不重要变量； （3）正则化：保留所有变量，但减小特征变量的数量级。这种处理方法更合适，因为实际所有变量对结果都有一定贡献，只是有些变量对结果的影响很小。 正规化背后的思路：这些参数的值越小，通常对应于越光滑的函数，也就是更加简单的函数。因此 就不易发生过拟合的问题。 给损失函数加正则化项 给损失函数加上正则化项可防止模型过拟合。正则化方法...
tensorflow中的正则化解决过拟合问题
lilong117194的博客
01-23 1万+
1. 正则化 所谓的过拟合问题指的是当一个模型很复杂时，它可以很好的“记忆”每一个训练数据中的随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训练数据中通用的趋势。 为了避免过拟合问题，一个非常常用的方法就是正则化。也就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。假设用于损失函数的为J(θ)J(\theta)，那此时不直接优化J(θ)J(\theta)，而是优化J(θ)+λR(w)J(\theta)+\lam
『TensorFlow』正则化添加方法整理
weixin_33858485的博客
08-14 1576
一、基础正则化函数 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 tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale,...
L2正则化—tensorflow实现
liushui94的博客
06-20 2万+
L2正则化是一种减少过拟合的方法，在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
TensorFlow(三) 用TensorFlow实现L2正则损失函数线性回归算法
weixin_34293246的博客
06-12 207
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets sess=tf.Session() #加载鸢尾花集 iris=datasets.load_iris() #宽度 长度 x_vals=np.array([x[3] for ...
Tensorflow 中添加正则化项
wzg2016的博客
05-29 4098
为防止网络过拟合，在损失函数上增加一个网络参数的正则化项是一个常用方法，下面介绍如何在Tensorflow中添加正则化项。 tensorflow中对参数使用正则项分为两步: step1: 创建一个正则方法(函数/对象) step2: 将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上 下面详细介绍： step1: 创建一个正则化方法 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) ...
tensorflow中添加L2正则化损失
weixin_30360497的博客
10-16 1784
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)， 再应用函数regulari...
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