l2正则化使用

作者: yalesaleng | 来源:发表于2018-07-16 17:04 被阅读4次

Logistic模型及其Scikit-learn实现
2020-07-28
DL4J中文文档/开始/速查表-2
正则化的种类及选择依据
吴恩达深度学习笔记(32)-Dropout正则化Dropout
L1正则化和L2正则化的联系和区别
深度学习中的Dropout方法
AI数学基础18——常见的正则化方法
深度学习dropout作用与原理
学习笔记-L1与L2正则化

tf.contrib.layers.l2_regularizer（）

使用详情请见：

https://stackoverflow.com/questions/37107223/how-to-add-regularizations-in-tensorflow

https://stackoverflow.com/questions/38286717/tensorflow-regularization-with-l2-loss-how-to-apply-to-all-weights-not-just

Logistic模型及其Scikit-learn实现
penalty:正则化参数，可选l1或l2，分别对应l1正则化和l2正则化，默认为l2正则化。一般来说l2正则化可...
2020-07-28
1. 神经网络之L2正则化_Igor-CSDN博客_matlab神经网络l2正则化 2. l1正则与l2正则的特点...
DL4J中文文档/开始/速查表-2
正则化 L1/L2 正则化 L1和L2正则化可以容易地通过配置：.l1(0.1).l2(0.2)添加到网络中。注意...
正则化的种类及选择依据
正则化选择依据 L1、L2正则化选择lambda
吴恩达深度学习笔记(32)-Dropout正则化Dropout
dropout 正则化（Dropout Regularization）除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方...
L1正则化和L2正则化的联系和区别
机器学习中，一般损失函数后边会添加一个额外项，一般称作L1正则化L2正则化或者L1范数L2范数。L1、L2正则化可...
深度学习中的Dropout方法
上周看了L1，L2正则化。简单来说，L2正则化是把权重变小，达到简化模型来解决过拟合问题；L1正则化是把权重向零靠...
AI数学基础18——常见的正则化方法
1，L2 regularization（权重衰减）L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项λ ，使得权重在更...
深度学习dropout作用与原理
Dropout 作用：避免过拟合。 Dropout与L1和L2正则化区别： L1和L2正则化通过在损失函数上增加...
学习笔记-L1与L2正则化
当模型过拟合时，我们常常使用正则化去减轻模型的复杂度。它主要在损失函数后添加正则项去约束模型。 L1与L2正则化 ...