社区
非技术区
帖子详情
tensorflow L2正则化
liuto2
2018-01-27 12:15:04
一个由数层卷积,normalization,全连接层组成的模型,如何实现loss中的正则化,重点在于各层的W的shape不同,如何解决,望各位大神帮忙解决一下。
...全文
273
回复
打赏
收藏
tensorflow L2正则化
一个由数层卷积,normalization,全连接层组成的模型,如何实现loss中的正则化,重点在于各层的W的shape不同,如何解决,望各位大神帮忙解决一下。
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
TensorFlow
keras卷积神经网络 添加
L2
正则化
方式
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding=same,data_format=channels_last,activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.regularizers.
l2
(0.01)), #池化层1 keras.layers.MaxPoo
l2
D(pool_size=2,strides=2,padding=same), #卷积层
tensorflow
使用
L2
regularization
正则化
修正overfitting过拟合方式
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,这样训练过程中就会抑制w的值,w的(绝对)值小,模型复杂度低,曲线平滑,过拟合程度低(奥卡姆剃刀),参考公式如下图: (
正则化
是不阻碍你去拟合曲线的,并不是所有参数都会被无脑抑制,实际上这是一个动态过程,是loss(cross_entropy)和
L2
loss博弈的一个过程。训
谈谈PPPoE,PPTP和
L2
TP
通过实验和Wireshark抓包方式来分析PPPoE,PPTP和
L2
TP技术
逻辑回归
L2
正则化
预测模型
该代码是主要基于
tensorflow
框架下的逻辑回归模型,使用经典的梯度下降算法来最小化误差,加了
L2
正则化
以减小过拟合。主要是针对没有测试集的数据,利用五折交叉验证并重复十次来计算AUC值,以评估模型。
MNIST-
Tensorflow
-Code:它包含数据增强,交叉卷积,批量归一化,泄漏Relu,全局平均池,
L2
正则化
,学习率衰减,He初始化,Tensorboard,保存,还原
MNIST-
Tensorflow
99.6599% 我写了一个
Tensorflow
代码用于MNIST数据的分类。 您可以使用以下命令获取结果: python main.py 此代码具有以下功能 使用了数据扩充(训练数据:50,000-> 250,000) 使用具有He_initializer的3x3转换,交错转换,衰减速率为0.9的batch_norm,Max_Pooling 激活功能为tf.nn.leaky_relu 使用全球平均池代替MLP 使用
L2
正则化
损失,学习率衰减,beta1 = 0.5的Adam优化 它包含Tensorboard,保存,恢复的代码 环保环境 操作系统:Ubuntu 16.04 的Python 3.5
Tensorflow
-gpu版本:1.4.0rc2(要求版本1.4.0以上) 如果出现错误,例如: "Expected int32, g
非技术区
7,765
社区成员
63,201
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
非技术区
.NET技术 非技术区
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
.NET技术 非技术区
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章