分类：L2正则化

2021
07-17

PyTorch 实现L2正则化以及Dropout的操作

了解知道Dropout原理如果要提高神经网络的表达或分类能力，最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元，复杂的网络也意味着更加容易过拟合。于是就有了Dropout，大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。用代码实现DropoutDropout的numpy实现PyTorch中实现dropoutimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltimport... 继续阅读 >

2021
03-05

pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay，用于指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ参数，注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法，你可以查看注释，参数weight_decay的解析是：weight_decay(float,optional):weightdecay(L2penalty)(default:0)使用torch.optim的优化器，可如下设置L2正则化optimizer=... 继续阅读 >

2020
09-29

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1keras.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1keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding="same"),#卷积层2keras.layers.Conv2D(64,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="c... 继续阅读 >