避免过拟合问题——正则化
来源:互联网 发布:kuka机器人编程语言 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 20:56
正则化思想:在损失函数中加入刻画模型复杂度的指标。
优化对象: J(θ)+λR(w) 其中: J(θ)代表损失函数;λ代表模型复杂损失在总损失中的比例;R(w) 代表模型的复杂程度。
刻画模型复杂程度的函数:1.L1正则化 2.L2正则化
原则:通过限制权重的大小,使得模型不能任意拟合训练数据中的随机噪音。
例子:
import tensorflow as tfweights=tf.constant([[1.0,-2.0],[-3.0,4.0]])with tf.Session() as sess:# L1正则化计算 print(sess.run(tf.contrib.layers.l1_regularizer(0.5)(weights)))# L2正则化计算 print(sess.run(tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.5)(weights)))
结果:
5.0
7.5
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