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

lewis 2年前 (2023-09-19) 阅读数 4 #技术

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：

fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layersimportDense
fromkerasimportregularizers

创建模型：

model=Sequential()

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。

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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