Tensorflow如何在没有函数并使用add_loss的情况下手动进行l2正则化？ - 腾讯云开发者社区

接下来，我们将卷积层的max_pooling结果作为一个长的特征向量，添加dropout正则，并使用softmax层对结果进行分类。...在tf.reshape中使用-1可以告诉TensorFlow在可能的情况下平坦化维度。 3.4 DROPOUT LAYER Dropout可能是卷积神经网络正则最流行的方法。...在我们的情况下，这些数值是相同的，但是您可能只有在训练过程中跟踪的数值（如参数更新值）。 tf.merge_summary是将多个摘要操作合并到可以执行的单个操作中的便利函数。...global_variables_initializer函数是一个方便函数，它运行我们为变量定义的所有初始值。也可以手动调用变量的初始化程序。如果希望使用预先训练的值初始化嵌入，这很有用。...（Github上的代码已经包括L2正则化，但默认情况下禁用）添加权重更新和图层操作的直方图summaries，并在TensorBoard中进行可视化。

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改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术（1）

L1正则化 L2正则化 Dropout 批量归一化（BatchNormalization）我将简要解释这些技术如何工作以及如何在Tensorflow 2中实现它们。...首先，我将编写没有正则化的模型，然后，我将展示如何通过添加不同的正则化技术来改进模型。我们将使用IRIS数据集来表明使用正则化可以大大改善同一模型。...L1正则化的主要概念是，我们必须在损失函数中加上权重的绝对值，再乘以正则化参数lambdaλ （其中的 λ 手动调整为大于0）来惩罚权重。 L1的等式为 ?...我们可以看到，模型的验证损失与训练损失相比并没有增加，验证准确性也在增加。 L2正则化 L2正则化是另一种正则化技术，也称为 Ridge正则化。...在L2正则化中，我们添加权重的平方大小以惩罚我们的损失函数。 ?

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使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）「建议收藏」

=slim.l2_regularizer(weight_decay)），因此定义损失函数时，需要把L2正则化项的损失也加进来优化。...这里就需要特别特别……说明一下：若使用 tf.losses自带的loss函数，则都会自动添加到loss集合中，不需要add_loss()了：如：tf.losses.softmax_cross_entropy...() 如使用tf.nn的自带的损失函数，则必须手动添加，如： tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()和 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits...仅仅两条语句就Ok了，简单了吧，不得不惊叹tf.contrib.slim库的强大，大大简化网络代码的定义。若你使用原生的tf定义损失函数，你会发现计算L2正则项的损失，特别麻烦。...：（1）若使用train_op = optimizer.minimize(loss)函数时，则需要手动更新每一层的`average`和`variance`参数，并通过`tf.get_collection

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tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...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(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数...参数: scale: 正则项的系数. scope: 可选的scope name tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None) 返回一个执行L2正则化的函数...tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...如果是自己手动定义weight的话,需要手动将weight保存到GraphKeys.WEIGHTS中,但是如果使用layer的话,就不用这么麻烦了,别人已经帮你考虑好了.

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深度学习三人行(第7期)----深度学习之避免过拟合(正则化)

L1和L2范数正则化正如之前我们学习线性模型的时候一样，我们也可以在神经网络用L1和L2范数进行约束权重（一般不对偏置项）。...幸运的是，对于多层的正则化，TensorFlow有更好的方法。TensorFlow中有很多创建变量的函数在创建的时候都会接受一个正则化的参数。...下面代码展示了如何在TensorFlow中运用dropout正则化技术，如下： 1from tensorflow.contrib.layers import dropout 2[...] 3is_training...通常情况下，我们通过计算w的L2范数来进行达到目的。如下： ? 最大范数正则化，往往能够降低过拟合，如果不适用batch正则化的话，也可以减轻梯度消失和梯度爆炸的问题。...TensorFlow并没有提供一个现成的最大范数正则化函数，但是实施起来也并不麻烦。

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TensorFlow从0到1丨第十六篇 L2正则化对抗“过拟合”

本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization）方法。 ?...本篇引入L2正则化（Regularization），可以在原有的训练数据，以及网络架构不缩减的情况下，有效避免过拟合。L2正则化即在损失函数C的表达式上追加L2正则化项： ?...； L2正则化并没有偏置参与； L2正则化表达式暗示着一种倾向：训练尽可能的小的权重，较大的权重需要保证能显著降低原有损失C0才能保留。...实际上L2正则化对于缓解过拟合的数学解释并不充分，更多是依据经验的。 L2正则化的实现因为在原有损失函数中追加了L2正则化项，那么是不是得修改现有反向传播算法（BP1中有用到C的表达式）？...的情况下，向原有损失函数追加L2正则化项后，重新运行训练。

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深度学习系列教程（八）TensorFlow 中的正则化方法

（入群方式在文末）第八篇的教程主要介绍-TensorFlow 中的正则化方法，包括：过拟合简介常用正则化用法过拟合介绍在对正则化的方法进行介绍之前，首先解释以下什么是过拟合。...Penalties 是一类常见的简单的正则化方法，主要分为L1正则化和L2正则化两种。...一般情况我们只选用权重的范数作为penalty，而不对偏置进行正则化。范数的计算公式： L2 范数正则化如果取（二分之一L2范数的平方）则叫做L2范数正则化。...可以看到，J对于w在垂直方向上的移动更为敏感（梯度更大），而在水平方向上则没有那么敏感，从结果上来说，L2正则化对于对梯度影响较大的值的影响较小，对于对梯度没有太大影响的值会使得它更加接近于零。...在TensorFlow中使用： L2_loss = alpha * tf.norm(W,2) **2+ loss L1 范数正则化当我们定义时，变为如下形式：这时使用的就是L1正则化（LASSO）:

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深度学习系列教程（八）TensorFlow 中的正则化方法

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TensorFlow从0到1 - 16 - L2正则化对抗“过拟合”

本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization）方法。 ?...本篇引入L2正则化（Regularization），可以在原有的训练数据，以及网络架构不缩减的情况下，有效避免过拟合。L2正则化即在损失函数C的表达式上追加L2正则化项： ?...L2正则化上式中的C0代表原损失函数，可以替换成均方误差、交叉熵等任何一种损失函数表达式。...L2正则化的实现因为在原有损失函数中追加了L2正则化项，那么是不是得修改现有反向传播算法（BP1中有用到C的表达式）？答案是不需要。...TensorFlow实现L2正则化 TensorFlow的最优化方法tf.train.GradientDescentOptimizer包办了梯度下降、反向传播，所以基于TensorFlow实现L2正则化

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转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt

上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写一个完全相同的网络，通过这种方式了解我们的使用经验如何在不同平台之间迁移...，了解如何使用经验如何在两个平台之间迁移。...正则项使用差异 L2 正则项作为预防过拟合的手段之一，在神经网络训练中有着重要作用。PaddleFluid 平台和 TensorFlow 中添加 L2 正则的使用接口略有不同。...PaddleFluid 在 PaddleFluid 中使用 L2 正则这样的标准正则项较为简单，L2 正则作为 optimizer 的一个参数，直接传递正则项系数即可。...在 TensorFlow 中，L2 正则作为损失函数的一部分，需要显示地为网络中每一个需要添加 L2 正则项的可学习参数添加 L2 正则。

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将深度学习专门化: 吴恩达的21节Deeplearning.ai课程学习经验总结

他还解释说，dropout只不过是L2正则化的一种适应性形式，这两种方法都有相似的效果。第7课:为什么要将工作标准化通过绘制等高线图，吴恩达描述了为什么标准化倾向于提高优化过程的速度。...他把这些方法联系起来解释了著名的亚当（Adam）优化。第11课:基本的TensorFlow后端理解吴恩达解释了如何使用TensorFlow实现神经网络，并解释了一些在优化过程中使用的后端过程。...课程中的一项作业鼓励你使用TensorFlow来实现dropout和L2正则化。这进一步增强了大家对后端进程的理解。第12课:正交化吴恩达论述了正交化在机器学习策略中的重要性。...例如，你可能希望使用与你的问题不相关的示例，但是你不希望你的算法对这些示例进行评估。这使得你的算法能够得到更多的数据。从经验上看，这种方法在很多情况下会给你带来更好的性能。...缺点是你的训练集和测试集/开发集有不同的分布。解决的办法是，在你的训练集里留下一小部分，并确定训练集的泛化能力。然后，你可以将这个误差率与实际的开发误差进行比较，并计算一个“数据不匹配”度量。

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我从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得：加拿大银行首席分析师“学霸“笔记分享

他认为在深度学习的时代，我们拥有独立解决每个问题的能力，所以这种“权衡”问题将不再存在。心得6：正则化的直观解释为什么向成本函数中加入一个惩罚项会降低方差效应？...他还解释了dropout只不过是L2正则化的一种自适应形式，而这两种的效果类似。心得7: 为什么归一化（normalization）有效？...他把这些方法结合起来以解释著名的Adam优化过程。心得11: 基本TensorFlow后端进程的理解吴恩达解释了如何使用TensorFlow实现神经网络，并阐明了在优化过程中使用的后端进程。...课程作业之一就是鼓励你用TensorFlow来实现dropout和L2正则化，加强了我对后端进程的理解。心得12: 正交化吴恩达讨论了机器学习策略中正交化的重要性。...例如，你也许想使用与你的问题不相关的示例作为训练集，但是，你别指望使用这些示例对你的算法进行评估。你可以使用更多的数据训练你的算法。经验证明，这种方法在很多情况下会给你带来更好的性能。

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从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得

他还解释了dropout只不过是L2正则化的一种自适应形式，而这两种的效果类似。心得7: 为什么归一化（normalization）有效？...他把这些方法结合起来以解释著名的Adam优化过程。心得11: 基本TensorFlow后端进程的理解吴恩达解释了如何使用TensorFlow实现神经网络，并阐明了在优化过程中使用的后端进程。...课程作业之一就是鼓励你用TensorFlow来实现dropout和L2正则化，加强了我对后端进程的理解。心得12: 正交化吴恩达讨论了机器学习策略中正交化的重要性。...例如，你也许想使用与你的问题不相关的示例作为训练集，但是，你别指望使用这些示例对你的算法进行评估。你可以使用更多的数据训练你的算法。经验证明，这种方法在很多情况下会给你带来更好的性能。...缺点是你的训练集和测试集/开发集有着不同的分布。解决方案是留出一小部分训练集，来单独确定训练集的泛化能力。然后，你可以将此错误率与实际的开发集错误率进行比较，并计算出“数据不匹配”度量标准。

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如何一夜暴富？深度学习教你预测比特币价格

由于原始数据的取值范围从0到10000以上，因此需要对数据进行缩放操作来使神经网络更容易理解数据。模型构建 CNN 一维卷积神经网络可以通过核窗口在输入数据上滑动的情况下很好地捕捉数据的局部特征。...当用LeakyReLU训练LSTM时，训练损失和验证损失之间存在差距（5.97E-06 vs 3.92E-05），应该使用正则化来最小化这个差异。...正则化为了找到最佳的正则化方案，我用L1和L2在不同的几个值中实验。首先，我们需要定义一个新的函数来使得数据能够拟合到LSTM中。在这里，我将使用在偏置正规化方法对偏差向量进行正则化。...使用偏置正则化的结果为了可视化比较，我们可以使用boxplot绘图：通过比较可知，L2正则化中偏差向量的系数为0.01时可以似乎得到了最好的结果。...结论从本文，你已经了解到：如何收集时序的比特币数据。如何准备数据进行训练和预测。如何使用深度学习技术预测比特币的价格。如何可视化预测的结果。如何在模型上应用正则化技术。

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权重衰减== L2正则化?

介绍今天，神经网络已经成为许多著名应用的主干，如自动驾驶汽车、谷歌翻译、面部识别系统等，并应用于几乎所有人类进化中使用的技术。...λ是hyper-parameter这意味着它不是训练期间学到的,而是由用户手动调整或使用一些hyperparameter调优技术如随机搜索。...图4给出了L2正则化更一般的公式，其中Co为非正则化代价函数，C为正则化代价函数，并加入正则化项。 ? Figure 4....因此，我们没有引入太多的方差，留下偏置非正则化。使偏置正则化会引入大量的欠拟合。为什么L2正则化有效? 让我们试着理解基于代价函数梯度的L2正则化的工作原理。...Reparametrized L2 Regularization equation 从上面的证明，你必须理解为什么L2正则化被认为等同于SGD情况下的权值衰减，但它不是其他优化算法的情况，如Adam,

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如何使用LSTM网络进行权重正则化来进行时间序列预测

批量大小为1表示该模型将适合使用在线训练（而不是批次训练或小批量培训练）。因此，预计模型拟合将有一些差异。理想情况下，将使用更多的训练时期（如1500），但是被截断为1000以保持运行时间合理。...[例如 L1L2或弹性网] 下面列出了使用LSTMs使用偏倚正则化的更新的fit_lstm（），experiment（）和run（）函数。...该图显示所有配置具有相同的扩展，并且均匀地添加偏差正则化对该问题没有帮助。 06 输入权重正则化我们也可以对每个LSTM单元的输入连接进行正则化处理。...）[例如 L1L2或弹性网] 下面列出了使用LSTMs使用偏倚正则化的更新的fit_lstm（），experiment（）和run（）函数。...结果表明，使用正则化与LSTM在这个问题上的反复连接没有明显的好处。所有变化的平均性能都比基准模型更差。

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来看看提升深度神经网络泛化能力的核心技术（附代码）

pillow 和 OpenCV 这样的图像处理库来手动执行图像增强，但更简单且耗时更少的方法是使用 Keras API 来完成。...L1 和 L2 正则化关于正则化的详细原理知识，大家可以查看ShowMeAI制作的深度学习系列教程和对应文章深度学习教程：吴恩达专项课程 · 全套笔记解读深度学习教程 | 深度学习的实用层面深度学习与计算机视觉教程...：斯坦福CS231n · 全套笔记解读深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下) 技术介绍正则化是一种通过惩罚损失函数来降低网络复杂性的技术。...它为损失函数添加了一个额外的权重约束部分，它在模型过于复杂的时候会进行惩罚（高loss），简单地说，正则化限制权重幅度过大。...L1 正则化的公式如下：图片L2 正则化公式如下：图片基于TensorFlow应用正则化在TensorFlow搭建神经网络时，我们可以直接在添加对应的层次时，通过参数设置添加正则化项。

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如何一夜暴富？这里有一份比特币价格预测指南

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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

例如，以下几个函数都是凸函数： L2 损失函数 Log 损失函数 L1 正则化函数 L2 正则化函数凸函数是很常用的损失函数。...两个凸函数相加（比如，L2 损失函数+L1 正则化函数）后仍然是凸函数。深度模型通常是非凸的。出乎意料的是，以凸优化的形式设计的算法通常都能在深度网络上工作的很好，虽然很少能找到最小值。...L2 正则化（L2 regularization）一种正则化，按照权重平方的总和的比例进行惩罚。L2 正则化帮助促使异常值权重更接近 0 而不趋近于 0。（可与 L1 正则化对照阅读。）...正则化包括不同种类： L1 正则化 L2 正则化 dropout 正则化 early stopping（这不是正式的正则化方法，但可以高效限制过拟合）正则化率（regularization rate）...例如，根据之前观看过的视频序列对下一个视频进行预测。会话（session）保持 TensorFlow 程序的状态（如变量）。

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如何一夜暴富？这里有一份比特币价格预测指南

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译：Tensorflow实现的CNN文本分类

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tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

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深度学习系列教程（八）TensorFlow 中的正则化方法

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