正则化技术对于防止模型过度拟合至关重要，并能使它们在验证和测试集上表现更好。本指南提供了可用于TensorFlow中正则化的四种关键方法的代码的全面概述。...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。...没有正则化的模型 代码： 基本预处理 from sklearn.datasets import load_iris from tensorflow.keras.models import Sequential...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。 ?
对象 activity_regularizer：施加在输出上的正则项，为ActivityRegularizer对象 例子 from keras.regularizers import l2, activity_l2...缩写 keras.regularizers支持以下缩写 l1(l=0.01)：L1正则项，又称LASSO l2(l=0.01)：L2正则项，又称权重衰减或Ridge l1l2(l1=0.01, l2=0.01...)： L1-L2混合正则项, 又称ElasticNet activity_l1(l=0.01)： L1激活值正则项 activity_l2(l=0.01)： L2激活值正则项 activity_l1l2...(l1=0.01, l2=0.01)： L1+L2激活值正则项 【Tips】正则项通常用于对模型的训练施加某种约束，L1正则项即L1范数约束，该约束会使被约束矩阵/向量更稀疏。...L2正则项即L2范数约束，该约束会使被约束的矩阵/向量更平滑，因为它对脉冲型的值有很大的惩罚。
虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。...特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。...keras 的 3 个优点： 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1....导入 tf.keras tensorflow2 推荐使用 keras 构建网络，常见的神经网络都包含在 keras.layer 中 (最新的 tf.keras 的版本可能和 keras 不同) import...kernel_regularizer 和 bias_regularizer：应用层权重（核和偏差）的正则化方案，例如 L1 或 L2 正则化。默认情况下，系统不会应用正则化函数。
tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Dropout...第四步，设计模型结构 from tensorflow.keras.regularizers import l2 # 加载预训练的VGG16卷积基（不包括顶部的全连接层） vgg16_model = VGG16...model_fine_tuning.add(vgg16_model) # 添加VGG16卷积基 model_fine_tuning.add(Flatten()) # 将卷积特征图展平 # 添加新的全连接层并进行正则化...model_fine_tuning.add(Dense(512, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01))) # L2正则化 model_fine_tuning.add...为了增加模型的表达能力，添加了两个全连接层，每个层都应用了ReLU激活函数，并使用L2正则化来防止过拟合。为了进一步减少过拟合，模型还在每个全连接层后添加了Dropout层，丢弃30%的神经元。
KL散度(相对熵)是用来衡量两个概率分布之间的差异。模型需要得到最大似然估计，乘以负Log以后就相当于求最小值，此时等价于求最小化KL散度(相对熵)。所以得到KL散度就得到了最大似然。...监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。...优点： 收敛速度比L2损失函数要快，这是通过对比函数图像得出来的，L1能提供更大且稳定的梯度。 对异常的离群点有更好的鲁棒性，下面会以例子证实。...默认：mean beta：默认为1，指定在L1和L2损耗之间切换的阈值 smooth_l1_loss[21] torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target...的差值的平方和 ? 最小化： ? 缺点： 收敛速度比L1慢，因为梯度会随着预测值接近真实值而不断减小。 对异常数据比L1敏感，这是平方项引起的，异常数据会引起很大的损失。
在 Python 生态系统中，有许多强大的深度学习库可以帮助开发者快速构建和训练神经网络，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等。...import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, models# 构建一个简单的卷积神经网络（CNN）model = models.Sequential...from tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.utils import to_categorical# 加载数据(x_train...正则化：使用 Dropout、L2 正则化等方法防止过拟合。学习率调整：采用学习率衰减或自适应优化器（如 Adam）。模型调参：使用网格搜索或随机搜索调整超参数。...无论是选择 TensorFlow 的灵活性、PyTorch 的动态图机制，还是 Keras 的易用性，都可以根据需求选用合适的工具。
3.2 L2 正则化（Ridge） L2正则化通过对模型参数的平方进行惩罚： 特点：L2正则化会使所有参数趋向于较小的值，但不会完全置零，因此更适合处理相关特征的情况。...适用场景：在处理高维数据或特征之间存在相关性时，L2正则化更为合适。 例子： 在深度学习中，L2正则化常用于限制神经网络权重的增长，以防止过拟合。...案例： 在图像分类任务中，使用 Dropout 可以显著提高模型对测试集的准确率。 4. 正则化的实践案例 案例 1：L2 正则化 在一个简单的线性回归模型中，加入L2正则化可以显著降低过拟合。...Dropout： from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout...《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》 by Aurélien Géron本书提供了许多正则化技术的实际代码示例
03 深度学习中的正则化策略 现在我们已经理解正规化如何帮助减少过拟合。为了将正则化应用于深度学习，这里介绍一些不同的正则化技巧。 L2 & L1 正则化 L1和L2是最常见的正则化方法。...然而，这个正则化项在L1和L2中是不同的。 对于L2： ? 这里， ? 是正则化参数。它是一个需要优化的超参数。...L2正则化又称为权重衰减（weight decay，从梯度下降的角度）因为其导致权重趋向于0（但不全是0）。 对于L1： ? 这里，我们惩罚权重矩阵的绝对值。...不同于L2，权重值可能被减少到0.因此，L1对于压缩模型很有用。其它情况下，一般选择优先选择L2正则化。...在Keras中，我们使用[regularizers模块](https://keras.io/regularizers/)来在某个层上应用L1或者L2正则化。
用来存储需要被修改、需要被持久化保存的张量，模型的参数一般都是用变量来存储的。 tf.constant：常量，定义后值和维度不可改变。 tf.sparse.SparseTensor：稀疏张量。...= [ # 若验证集上的损失“val_loss”连续两个epoch都没有变化，则提前结束训练 tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=2,...monitor='val_loss'), # 使用TensorBoard把训练的记录保存到 "....(0.2), loss='binary_crossentropy') 模型的保存和恢复示例代码： # 完整模型的保存和读取 model.save('my_model') model = tf.keras.models.load_model...regularizers: tf.keras.regularizers 中提供了常用的正则化方法，包括L1、L2等正则化方法。
Tensorflow v1难以使用和理解，因为它不像Pythonic，但随着Keras发布的v2现在与Tensorflow.keras完全同步，它易于使用，易学且易于理解。...在这里，我们可以看到我们的模型给出了88％的准确度，这对于过度拟合的模型来说相当不错。 正则化 让我们通过在模型中添加正则化使其更好。正则化将减少我们模型的过度拟合并改善我们的模型。...我们将在模型中添加L2正则化。在此处了解有关L2正则化的更多信息 。...要在我们的模型中添加L2正则化，我们必须指定要在其中添加正则化的层，并提供另一个参数 kernel_regularizer，并传递 tf.keras.regularizers.l2（）。...如果您密切注意，我们的所有层和参数都相同，除了我们在每个密集层中添加了2个Dropout和正则化。 我们将使所有其他内容（loss，优化器，epoch等）保持不变。 ? 现在让我们评估模型。 ? ?
本文简单介绍了什么是正则化以及在深度学习任务中可以采用哪些正则化技术，并以keras代码具体讲解了一个案例。 简介 数据科学家面临的常见问题之一是如何避免过拟合。...深度学习中的各种正则化技术： L2和L1正则化 Dropout 数据增强(Data augmentation) 提前停止(Early stopping) 4....L1和L2正则化 L1和L2是最常见的正则化类型。...然而，该正则项在L1和L2中是不同的。 L2中，我们有： 这里，lambda是正则参数。它是一个超参数用来优化得到更好的结果。...L2正则化也叫权重衰减(weight decay)，因为它强制权重朝着0衰减（但不会为0） 在L1中，我们有： 这里，我们惩罚了权重的绝对值。不像L2, 这里的权重是有可能衰减到0的。
框架核心 所有model都是可调用的(All models are callable, just like layers) 可以在之前的模型基础上修改，类似迁移学习 input keras.input...输入变量（pytorch–>variable，tensorflow–>placeHolder） model Sequece单一输入输出模型 ， 通过model.add添加层（类似pytorch） model...)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax...')) 函数式模型，Model构造,模型中不包含样本维度，输入fit数据包含 tf.keras.model(input,output) y=f(x)单调函数模型，DNN可拟合任意函数（不包含分段函数和非单调函数...保持不变，输出全是0)和爆炸（loss出现nan）： 梯度爆炸，BN、L1、L2正则化，减小整体数值 https://blog.csdn.net/qq_32002253/article/details
3.4 softplus 3.5 softsign 3.6 tanh 3.7 selu 4 Keras的L1/L2正则 4.1 L1/L2正则 4.2 自定义正则化 我们对Keras应该已经有了一个直观...现在，我们来系统的学习一下Keras的一些关于网络层的API，本文的主要内容是围绕卷积展开的，包含以下的内容： 不同类型的卷积层； 不同的参数初始化方式； 不同的激活函数； 增加L1/L2正则； 不同的池化层...，scale=1.05070098 与elu激活函数类似，但是多了有个scale系数， 2017年的一篇论文提出selu，elu是2016年提出的 4 Keras的L1/L2正则 正则化就比较简单...4.1 L1/L2正则 from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras import regularizers layer = layers.Dense...L2正则的。
Pytorch中的正则化项一般通过自定义的方式和损失函数一起添加作为目标函数。 如果仅仅使用L2正则化，也可以利用优化器的weight_decay参数来实现相同的效果。...): tensor(0.0005) bce_loss(easy samples): tensor(0.1054) FocalLoss的使用完整范例可以参考下面中自定义L1和L2正则化项中的范例，该范例既演示了自定义正则化项的方法...三，自定义L1和L2正则化项 通常认为L1 正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择。 而L2 正则化可以防止模型过拟合（overfitting）。...四，通过优化器实现L2正则化 如果仅仅需要使用L2正则化，那么也可以利用优化器的weight_decay参数来实现。...weight_decay参数可以设置参数在训练过程中的衰减，这和L2正则化的作用效果等价。
要将其添加到TensorFlow模型中，只需在层后添加 tf.keras.layers.BatchNormalization（）。 让我们看一下代码。...这是因为仅在将tf.keras.BatchNormalization（） 用作正则化时添加了batch_size参数 ，这会导致模型的性能非常差。我试图在互联网上找到原因，但找不到。...Dropout 避免正则化的另一种常见方法是使用Dropout技术。使用dropout背后的主要思想是，我们基于某种概率随机关闭层中的某些神经元。 让我们在Tensorflow中对其进行编码。...最后： 本文简要介绍了如何在Tensorflow中使用不同的技术。如果您缺乏理论，我建议您在Coursera的“深度学习专业化”课程2和3中学习有关正则化的更多信息。...您还必须学习何时使用哪种技术，以及何时以及如何结合使用不同的技术，才能获得真正卓有成效的结果。 希望您现在对如何在Tensorflow 2中实现不同的正则化技术有所了解。
keras 框架核心 所有model都是可调用的(All models are callable, just like layers) 可以在之前的模型基础上修改，类似迁移学习 input keras.input...输入变量（pytorch–>variable，tensorflow–>placeHolder） model Sequece单一输入输出模型 ， 通过model.add添加层（类似pytorch） model...)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax...保持不变，输出全是0)和爆炸（loss出现nan）： 梯度爆炸，BN、L1、L2正则化，减小整体数值 https://blog.csdn.net/qq_32002253/article/details...，选取最近的点分类 计算分类的重心点，重覆2、3步骤，直到样本点稳定 means-shift 目标跟踪 随机选取样本点 选取样本点到半径R范围内的点为向量（半径内所有点分类+1），所有向量相加移动样本点
，实现前向传播 return y model = MyModel() 使用类方法建立鸢尾花分类神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers...import Dense from tensorflow.keras import Model from sklearn import datasets import numpy as np # 导入鸢尾花数据...init_函数 # 建立全连接层，激活函数为softmax l2正则化避免过拟合 self.d1 = Dense(3, activation='softmax', kernel_regularizer...y #实例化对象 model = IrisModel() # 搭建优化器sgd，损失函数，和衡量指标 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr...=0.1), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评，考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来...进一步的，我们研究一下tf.keras.layers怎么个性化地创建层。...：权值、偏置初始化方法,可以是一个可调用对象或标识一个对象的字符串 kernel_regularizer和bias_regularizer：对权值、偏置进行正则化的方法，可以是一个可调用对象或标识一个对象的字符串...activity_regularizer：对层的输出进行正则化的方法，可以是一个可调用对象或标识一个对象的字符串 kernel_constraint和bias_constraint：对权值矩阵、偏置矩阵的约束方法...(0.01)) # 对偏置向量进行正则化: layers.Dense(64, bias_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)) # 指定权值随机正交初始化
根据我们的结果，我将解释您的验证loss可能低于训练loss的三个主要原因。 训练神经网络时的“loss”是什么？ ? [1] 机器/深度学习的中的“loss”是什么？...tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical...我们用以下形式应用正则化： Dropout L2权重衰减 减少模型容量（即更浅的模型） 我们的学习率也趋于保守一些，以确保我们的模型不会在亏损形势下超越亏损较低的领域。...如果您经历了验证loss低于上述详细说明的训练loss的所有三个原因，则可能是您的模型over-regularized了。通过以下方法开始放宽正则化约束： 降低L2权重衰减强度。...尝试减少正则化约束，包括增加模型容量（即通过更多参数使其更深），减少dropout，降低L2权重衰减强度等。 希望这有助于消除对为什么您的验证损失可能低于培训损失的困惑！
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