正則項在優化的過程中層的引數或者層的啟用值新增懲罰項，這些懲罰項將與損失函式一起作為網路的最終優化目標。
懲罰項是對層進行懲罰，目前懲罰項的介面與層有關。
主要由：
kernel_regularizer:施加在權重上的正則項，為keras.regularizer.regularizer物件
bias_regularizer:施加在偏置向量上的正則項，為keras.regularizer.regularizer物件
activity_regularizer:施加在輸出上的正則項，為keras.regularizer.regularizer物件
keras搬磚系列 正則化
1，正則化簡介 以邏輯回歸來對正則化進行介紹 邏輯回歸原來的代價函式為 minw,b j w,b minw,b1m mi 1 l y i y i 其中 w r nx,b r加入正則化為 j w,b 1m mi 1 l y i y i 2 m w 22 其中 w 2 nx j 1 wtw 上述式子為l...
keras搬磚系列 調參經驗
1，觀察 loss勝於觀察準確率，loss設計要比較合理，對比訓練集和驗證集的 loss 2，relu可以很好的防止梯度瀰散的問題，當然最後一層啟用函式盡量別用 relu，如果分類則用 softmax 3，batchnorm 可以大大加快訓練速度和模型的效能 4，dropout防止過擬合，可以直接設...
keras搬磚系列 keras多輸入多輸出模型
使用函式式模型的乙個典型的場景就是搭建多輸入，多輸出模型。考慮這樣乙個模型，希望 一條新聞會被 和點讚多少次。模型的主要輸入是新聞的本身，也就是乙個詞語的序列，但是我們可能還需要額外的輸入，新聞發布的日期等，所以這個模型的損失函式將會由兩個部分組成，輔助的損失函式基於新聞本身做出的 的情況，主損失函...