Keras中怎么使用正则化技术

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作者
筋斗云
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在Keras中使用正则化技术可以通过在层中设置kernel_regularizer参数来实现。具体步骤如下:

  1. 导入所需的库:
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras import regularizers 
  1. 创建模型:
model = Sequential() 
  1. 在层中设置正则化参数:
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), input_shape=(10,))) 

在上面的例子中,使用了L2正则化,参数为0.01。你也可以使用其他类型的正则化,比如L1正则化、L1L2正则化等。

  1. 编译模型并训练:
model.compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) 

通过上述步骤,你就可以在Keras中使用正则化技术了。

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