regularizer

TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式

(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer
·2020-05-22 10:14

使用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
·2020-05-21 16:04

tensorflow 实现L2正则化

tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32)tf.add_to_collection('losses',tf.contrib.layers.l2_regularizer
王小鸟_wpcool·2020-04-04 01:44

LASSO

lasso可以sparse，可以做参数选择，后来在PRML中找到了一张示意图简单解释一下图的意思，蓝色的是costfunction,越外圈越大，黄色的是p-norm，分别是2-norm和1-norm的regularizer
咖啡要加糖·2020-03-07 18:24

12.L1范数，L2范数

规则化是结构风险最小化策略的体现，是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或惩罚项(pe
袁一帆·2020-03-03 22:28

LeNet粗糙的大概样子

y=LeNet5_infernece.inference(x,False,regularizer)然后inference里，根据LeNet5结构，卷积C1--池化S2--卷积C3--池化S4--卷积C5
今天多云很多云·2020-02-22 11:45

tensorflow笔记2（北大网课实战）

2、matplotlib.pyplot3、搭建模块化的神经网络八股：前向传播就是搭建网络，设计网络结构（forward.py）defforward(x,regularizer):#regularizer
Tomorrow1126·2020-02-12 20:00

keras获得model中某一层的某一个Tensor的输出维度教程

tensor的输出维度代码如下所示：fromkerasimportbackendasK@wraps(Conv2D)defmy_conv(*args,**kwargs):new_kwargs={'kernel_regularizer
Lv_Can·2020-01-24 10:31

ResNet的bottlenet编写以及网络层数的理解

ResNet残差网络的bottlenet结构代码编写如下：regul=regularizers.l2(l2)optim=Adam(lr=lr)kwargs={'padding':'same','kernel_regularizer
菜菜周·2019-06-20 09:38

l1和l2正则化

L1regularizationencouragessparsity.importtensorflowastfimporttensorflow.contribascontribweight=tf.constant([[1.0,-2.0],[-3.0,4.0]])withtf.Session()assess:print(sess.run(contrib.layers.l1_regularizer
Nicolas Léon Deng·2019-06-13 16:08

【深度学习】TensorFlow命令笔记

【深度学习】TensorFlow命令笔记tf.argmaxtf.concattf.constanttf.contrib.layers.l1_regularizer和tf.contrib.layers.l2
Zhang_Chen_·2019-05-06 23:34

[tf] tensorflow中加入正则化的方法

首先加入一个self.reg=tf_contrib.layers.l2_regularizer(1e-10)，然后在tf.get_variable的时候有regularizer设置为我们刚才的self.reg
VanJordan·2019-04-28 14:09

keras：怎样使用 fit_generator 来训练多个不同类型的输出

=Convolution2D(8,5,5,subsample=(1,1))(image_input)x=Activation('relu')(x)x=Flatten()(x)x=Dense(50,W_regularizer
strange_jiong·2019-04-09 14:45

keras中添加正则化

这些层有三个关键字参数以施加正则项：kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为keras.regularizer.Regularizer对象bias_regu
bebr·2019-04-08 10:25

人工智能基础学习心得

（对参数w初始化且进行正则化处理）defget_weight(shape,regularizer):w=tf.Variable(tf.truncated_normal((shape),stddev=0.1
FAWKE·2019-03-30 16:04

tf.layers.dense

activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer
双木青橙·2019-02-20 13:16

Tensorflow——tf.layers.dense用法

activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer
SpareNoEfforts·2019-02-18 22:42

SGD BGD Adadelta等优化算法比较

Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer
向一一·2019-02-13 16:44

[tf]使用contrib中的函数进行l2正则化，以及colleciton机制进行数据的批量正则化

tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(w)：其中Lambda是正则化的参数。当然可以使用l1_regularizer进行L1的正则化。
VanJordan·2019-01-25 15:43

keras 中 Embedding层input_dim,output_dim个人理解

fromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingEmbedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer
CoderLife_·2019-01-25 09:05

keras 中 Embedding层input_dim,output_dim个人理解

fromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingEmbedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer
CoderLife_·2019-01-25 09:05

【手把手TensorFlow】三、神经网络搭建完整框架+MNIST数据集实践

TensorFlow到弄清楚“搭建神经网络套路”【手把手TensorFlow】二、神经网络优化神经网络搭建完整框架：1.前向传播定义参数w和偏置b，定义从输入到输出的网络结构#前向传播过程defforward(x,regularizer
土豆洋芋山药蛋·2019-01-10 15:09

keras中训练好的模型保存与载入

defDNN_base_v1(X_train,y_train):model=models.Sequential()model.add(layers.Dense(96,activation='elu',kernel_regularizer
Jack_kun·2019-01-08 14:16

MATLAB显示slic，quickshift超像素分割结果图

首先介绍vlfeat库函数：vl_slic,vl_quickshift，vl_qucksegvl_slicSLICsuperpixelssegments=vl_slic(im,regionsize,regularizer
EVEcho·2018-12-01 22:19

tensor flow.contrib.slim之arg_scope()一般是和with一起用的

padding='SAME'initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01)regularizer=slim.l2_regularizer
Nicolas Léon Deng·2018-11-30 17:44

Tensor flow.contrib.slim例子之slim.getvariables()

slim.model_variable('weights',shape=[5,5,3,3],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),regularizer
Nicolas Léon Deng·2018-11-30 10:16

tensorflow教程：collection，regularizer

转：https://www.cnblogs.com/linyuanzhou/p/6923607.htmltf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表tf.get_collection：从一个集合中取出全部变量，是一个列表tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来例如：[python]importtensorflowastf;importnumpyasnp
Hym_eric·2018-11-18 15:01

TensorFlow 学习（十一）—— 正则（regularizer）

正则作用的对象是目标函数，如图对均方误差使用ℓ2正则：loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)+tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda
阿拉斯加的狗·2018-11-14 02:49

在tensorflow框架下添加正则化约束l1、l2的方法

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). 
Airuio·2018-11-13 11:24

问题解决 ValueError: SSD Inception V2 feature extractor（墙内找不到）

override那行）feature_extractor{type:"ssd_inception_v2"depth_multiplier:1.0min_depth:16conv_hyperparams{regularizer
放牛娃不吃草·2018-11-07 11:27

TensorFlow神经网络：模块化的神经网络八股

1、前向传播：搭建从输入到输出的网络结构forward.py:#定义前向传播过程defforward(x,regularizer):w=b=y=returny#给w赋初值，并把w的正则化损失加到总损失中
petSym·2018-11-03 19:06

全连接函数 tf.contrib.layers.fully_connected

normalizer_fn=None,normalizer_params=None,weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),weights_regularizer
ppsppy·2018-10-27 21:22

tensorflow中添加L2正则化损失

然后创建regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE)，再应用函数regularization_loss=t
banluxinshou·2018-10-16 19:00

lesson20 神经网络搭建八股

p=20#lesson20神经网络搭建八股#搭建模块化的神经网络八股：#前向传播就是搭建网络，设计网络结构（forward.py）#defforward(x,regularizer):#w=#b=#y=
ldinvicible·2018-09-24 11:09

机器学习常见问题整理

overfitting是由highvariance导致，highvariance是由特征太多，特征值过度敏感导致，regularizer能够减少特征数量和降低特征值敏感度，所以说是个好方法。
婉妃·2018-09-19 01:21

MNIST数字识别问题

说明：1、损失函数loss=cross_entropy_mean+regularization                 =cross_entropy_mean+regularizer(weights1
Jessie_Sun_·2018-09-06 16:10

tensorflow采用传统全连接神经网络（mnist识别）

、神经网络结构importtensorflowastf#INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500defget_weight_variable(shape,regularizer
哈利路亚亚哈·2018-08-31 10:34

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。
Datawhale·2018-08-02 17:14

神经网络优化----正则化 （正则化损失函数）

在神经网络优化中，通过对损失函数进行正则化来缓解过拟合方法：通过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公式为：loss=loss(y与y_)+regularizer*loss
摒除杂念·2018-08-01 09:01

Tensorflow搭建神经网络之模块化八股

设计网络结构(forword.py)defforward(x,regularizer):w=b=y=returnydefget_weight(shape,regulari
Lee0_King·2018-07-26 22:09

优化算法总结-深度学习

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
SoftGit·2018-07-18 19:36

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH4_5 模块化搭建神经网络

该函数中,参数x为输入,regularizer为正则化权重,返回值为预测或分类结果y。defforward(x,regularizer):w=b=y=returny(2)第二个函数get_weigh
一颗Lychee·2018-07-18 14:22

手写数字识别项目代码——卷积神经网络LeNet-5模型

定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,无论训练还是测试，都可以直接调用inference这个函数NUM_LABELS=10#标签数目#regularizer正则化矩阵，变量属性：维度，shape；#
湾区人工智能·2018-07-18 12:14

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH4_4 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,如交叉熵、均方误差等;第二项是正则化
一颗Lychee·2018-07-18 11:46

手写数字识别全部代码--全连接神经网络方法

定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,无论训练还是测试，都可以直接调用inference这个函数问题代码：#regularizer正则化矩阵，变量属性：维度，shape；tf.truncated_normal_initializ
湾区人工智能·2018-07-15 19:04

手写字体识别源代码

25272015JuneMondaythe26week,the176daySZ手写字体识别程序文件1：定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,无论训练还是测试，都可以直接调用inference这个函数问题代码：#regularizer
湾区人工智能·2018-07-15 14:23

tflearn入门笔记

importtflearntflearn.conv_2d(x,32,5,activation='relu',name='canv1')fc2=tflearn.fully_connected(fc1,32,activation='tanh',regularizer
feng3702592·2018-07-06 22:01

Tensorflow layers.fully_connected 参数（自用）

normalizer_fn=None,normalizer_params=None,weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),weights_regularizer
淇迹·2018-07-06 15:18

tf.variable_scope 参数

tf.variable_scope()参数的数量及意义还不太清楚，特此记录：def__init__(self,name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer
hyxing520·2018-07-02 21:35

tensorflow实现正则化 来避免训练过拟合

L1和L2正则化用tf.contrib.layers.l1_regularizer用dropout做正则化Max-norm正则化L1和L2正则化对神经网络中之后连接权重做限制，比如对只有一个隐层的神经网络做
NockinOnHeavensDoor·2018-06-13 20:50
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