regularizer 第2页

【2_ModelLetrieval-1】Tensorflow学习笔记_全连接神经网络

importtensorflowastf#输入为28*28像素图像，输出为0-9之间的数字INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500#获取权重defget_weight(shape,regularizer

Qine_f·2022-05-24 07:05

【机器学习】正则化项L1范数与L2范数的关系

L1和L2都是深度学习中常用的正则化项（regularizer），描述的是模型的复杂度，它的作用在于模型越复杂，正则化项越大，将它加在损失函数（lossfunction）后面作为罚项（penalty），

话遂风·2022-05-20 18:51

python人工智能tensorflow函数tf.get_variable使用方法

dtype变量初始化方式initializer所属于的集合collectionsdefget_variable(name,shape=None,dtype=None,initializer=None,regularizer

·2022-05-05 12:42

2019-01-21 Seq2Seq模型涉及的函数

tf.contrib.layers.embed_sequence该函数的原型是：embed_sequence(ids,vocab_size=None,embed_dim=None,unique=False,initializer=None,regularizer

七月那个阿瓜呀·2022-02-19 05:24

机器学习与正则化

一、正则化概念1、基础概念正则化一般具有如下形式[1]其中第一项为经验风险，第二项为正则化项（regularizer）也称为惩罚项（penaltyterm），为调整两者之间关系的系数。正则

巴拉巴拉_9515·2021-06-04 20:15

kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001))正则化

model.add(Dense(25,activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)))#正则化#!

贾世林jiahsilin·2020-09-15 20:00

tensorflow常用API解读——layers.l1_regularizer(),layers.l1_regularizer()

2.0],[-3.0,4.0]])withtf.Session()assess:#输出为(|1|+|-2|+|-3|+|4|)*0.5=5print(sess.run(contrib.layers.l1_regularizer

千千Sama·2020-09-15 19:02

（Tensorflow之七）L1_regularizer与L2_regularizer正则化

一、源码importtensorflowastfa=tf.constant([2.0,3.0,4.0])b=tf.contrib.layers.l1_regularizer(1.0)(a)c=tf.contrib.layers.l2

abiggg·2020-09-15 19:10

核岭回归 Kernel Ridge Regression

既然我们知道这样带有L2-Regularizer的线性回归模型的最佳解的形式，那么我们就可以将这个最佳解代入进原始

瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-09-14 17:51

Tensorflow tf.keras.layers.GRU

kernel_initializer='glorot_uniform',recurrent_initializer='orthogonal',bias_initializer='zeros',kernel_regularizer

Claroja·2020-09-14 00:26

深度学习调参策略（二）

神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer

xiaocong1990·2020-09-10 21:38

深度学习调参策略

神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer

跬步达千里·2020-09-10 11:41

python 人脸识别：从入门到精通（5.4）常用的神经网络层

units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer='zeros',kernel_regularizer

加油！小小七·2020-08-26 15:30

keras根据层名称来初始化网络

根据层名称来初始化网络defget_model(input_shape1=[75,75,3],input_shape2=[1],weights=None):bn_model=0trainable=True#kernel_regularizer

BangGui02·2020-08-26 14:53

对于TF2.0无法使用tf.contrib.layers.l2_regularizer的替代方法，使用tf.nn.l2_loss的替代方法

最近在对于MNIST数据集进行训练学习的时候会对L2正则化，但是对于稍微高级一点的版本中我们会发现说是因为contrib这个库不稳定，从而在高级一点的版本中删除了contrib这个库，如果想使用L2正则化就得用其他方法，从而发现一个近似的L2正则化的API，tf.nn.l2_loss,这个和tf.contrib.layers.l2_regularizerd的区别在于什么地方呢？L2正则化则是求参数

沉睡的小灰·2020-08-23 21:58

minist优化模型inference

utf-8-*-importtensorflowastfINPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500defget_weight_variable(shape,regularizer

今天多云很多云·2020-08-22 16:20

TensorFlow2.0学习笔记-2.建模方式

tf.keras.layers.LSTM(100)tf.keras.layers.Dense(10)tf.keras.layers.Dense(64,kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l1

ruoqi23·2020-08-22 03:11

model.add(kernel_regularizer=regularizers.l2(_lambda))在层中加入正则化的具体含义

但是tensorflow2.0在定义层的时候提供了如下接口：kernel_regularizer=regularizers.l2/l1()百思不得其解为什么可以在层中定义正则项。

eastdawnc·2020-08-21 19:02

机器学习基石（林轩田）第十五章笔记与感悟总结

我们不只关注Ein，而是在Ein上面加上一个regularizer，一起做minimize。这样可以有效的减小modelcomplexity我们面临着很多的选择，之间的组合会产生组合爆炸的。

Jason__Liang·2020-08-21 18:41

TensorFlow笔记之神经网络优化——正则化

使用正则化后，损失函数loss变为两项之和：loss=loss(y与y_)+REGULARIZER*loss(w)其中，第一项是预测结果与标准答案之间的差距，如之前讲过的交叉熵、均方误差等；第二项是正

ElephantFlySong·2020-08-21 16:33

Attention text

classAttention(Layer):def__init__(self,step_dim,W_regularizer=None,b_regularizer=None,W_constraint=None

一只燃·2020-08-19 05:45

tensorflow识别mnist的最佳样例程序

mnist_inferenceimporttensorflowastfinput_node=784output_node=10layer1_node=500defget_weight_variable(shape,regularizer

GaoJieVery6·2020-08-18 14:43

全连接层、卷积层

一）Dense层keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform',activation='linear',weights=None,W_regularizer

一块小饼干anti·2020-08-17 16:43

【keras】cifar10数据集实现2

class_name":"Sequential","keras_version":"1.1.1","config":[{"class_name":"Convolution2D","config":{"b_regularizer

行者无疆兮·2020-08-16 07:46

神经网络优化----正则化

使用正则化后，损失函数loss变为两项之和：loss=loss(y与y_)+REGULARIZER*loss(w)其中，第一项是预测解锁与标准答案之间的差距，如之前讲过的交叉熵、均方误差；第二项是正则

yijiancmy·2020-08-14 04:49

神经网络模块搭建（代码详解）

模块搭建前向传播（forward()）：搭建网络，设计网络结构defforward(x,regularizer):w=b=y=returny#正则化权重defget_weight(shape,regularizer

菜鸟的梦幻日记·2020-08-13 17:38

keras常见参数input_dim、input_length理解

keras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer=None

weixin_30525825·2020-08-11 23:06

tf.layers.dense()的用法

,kernel_initializer=None,##卷积核的初始化器bias_initializer=tf.zeros_initializer(),##偏置项的初始化器，默认初始化为0kernel_regularizer

飞翔的绵羊·2020-08-09 03:14

论文阅读笔记----Learning an inverse tone mapping network with a generative adversarial regularizer

NingS,XuH,SongL,etal.Learninganinversetonemappingnetworkwithagenerativeadversarialregularizer[C]//2018IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2018:1383-1387.摘要本文提

qq_25283239·2020-08-08 19:11

slim.arg_scope嵌套理解（简单）

True,activation_fn=tf.nn.relu,weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01),weights_regularizer

leung5·2020-08-08 19:03

TensorFlow keras卷积神经网络添加L2正则化

(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer

高颜值的杀生丸·2020-08-06 13:48

AI之路（六）——关于统计学习（statistical learning）Part 5 正则化与交叉验证

正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项（regularizer）或罚项（penaltyterm）。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。

达摩院院长·2020-08-02 21:29

[Keras]Dense()

units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer='zeros',kernel_regularizer

rainie1003·2020-07-29 01:57

猫狗识别之卷积神经网络

数据：猫狗各5000网络：defforward(x,train,regularizer):#初始化化第一层卷积核W，Bconv1_w=get_weight([CONV1_SIZE,CONV1_SIZE,

Yang8465·2020-07-27 18:41

TensorFlow add_weight() got multiple values for argument 'name'

convArgs)卷积层里卷积核部分的代码为：self.kernel=self.add_weight(self.kernel_shape,name='kernel',initializer=kern_init,regularizer

舞幽壑之潜蛟·2020-07-16 06:33

class7--tensorflow:正则化

不能很好的预测样本值，即训练的loss很小，但是测试的loss很大）正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不正则化b）loss=loss（y与y_的均方误差或者交叉熵）+REGULARIZER

木子若鱼·2020-07-16 00:33

『TensorFlow』正则化添加方法整理

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

weixin_33858485·2020-07-13 18:01

tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

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

ke1th·2020-07-13 15:44

tf.contrib.layers.l2_regularizer

2.0],[-3.0,4.0]])withtf.Session()assess:#输出为(|1|+|-2|+|-3|+|4|)*0.5=5print(sess.run(contrib.layers.l1_regularizer

dengwohuai4277·2020-07-13 04:42

【tensorflow 学习】tf.get_variable()和tf.Variable()的区别

必须指定初始化值2.tf.get_variable()W=tf.get_variable(name,shape=None,dtype=tf.float32,initializer=None,regularizer

adrianna_xy·2020-07-12 02:43

Unet++ 网络tensorflow版（slim实现）

importtensorflowastfimportnumpyasnpimporttensorflow.contrib.slimasslimimportosfromtensorflow.dataimportDatasetreg=slim.l2_regularizer

fegggye·2020-07-12 02:02

tf.get_variable的使用方法

defget_variable(name,shape=None,dtype=None,initializer=None,regularizer=None,train

Bubbliiiing·2020-07-06 06:54

MNIST数字识别-CODE

INPUT_NODE=784#28*28OUTPUT_NODE=10#0-9LAYER1_NODE=500#隐藏层节点个数#获取w权值weightdefget_weight_variable(shape,regularizer

Change_JW·2020-07-04 21:43

mnist测试

defget_weight_variable(shape,regularizer):weights=tf.get_variable("weights",shap

__main__·2020-07-04 16:45

Tensorflow函数——tf.variable_scope（）

tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device

5721_·2020-07-04 15:29

tensorflow学习笔记(北京大学) tf4_8_forward.py 完全解析

（欢迎加群讨论学习）#如有错误还望留言指正，谢谢#前向传播就是搭建网络importtensorflowastf#定义神经网络的输入、参数和输出，定义前向传播过程defget_weight(shape,regularizer

weixin_33595571·2020-06-28 03:13

TensorFlow：tf.get_variable()和tf.Variable()

get_variable(name,shape=None,dtype=None,initializer=None,regularizer=None,trainable=True,collectio

Peanut_范·2020-06-27 07:12

深度网络中的的权重初始化与正则化（初始化与激活函数搭配问题）

二，kernel_regularizer&bias_regularizer:设置应用于网络层中内核或者偏差权重的正则化方案，例如L1或L2正则化。默认情况下，不应用正则化。

AI剑客·2020-06-26 01:38

用tensorflow实现ASSP层

如题，deeplabv3中提供的网络图如下所示：tensorflow的代码实现如下所示：defatrous_spatial_pyramid_pooling(inputs,filters=256,regularizer

懒骨头707·2020-06-25 03:47

手写数字识别改进之全连接网络

mnist_forward.pyimporttensorflowastfINPUT_NODE=784#28*28OUTPUT_NODE=10#输出0~9LAYER1_NODE=500#隐藏层节点个数#权值函数defget_weight(shape,regularizer

Yang8465·2020-06-22 09:13

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