Tensorflow.js tf.regularizers.l1()函数介绍

在神经网络中，我们经常使用正则化技术来避免过拟合。其中之一是 L1 正则化，它添加了一个惩罚项，该项与权重向量中的元素绝对值成比例。这可以鼓励网络使用更少的权重并使训练的权重图稀疏化。在 Tensorflow.js 中，我们可以使用 tf.regularizers.l1() 函数实现 L1 正则化。

语法

tf.regularizers.l1(l1)

• l1: 一个浮点数，表示 L1 正则化的权重。通常取值为 0.001 或更小。

返回值

返回一个函数，该函数接受一个具有张量形状的权重张量，返回一个损失张量，该损失包括 L1 正则化项对权重元素取绝对值的贡献。

示例

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
  units: 10,
  inputShape: [8],
  kernelRegularizer: tf.regularizers.l1(0.001)
}));

在此示例中，我们将 L1 正则化应用于具有形状 [8, 10] 的权重张量。

注意事项

• L1 正则化通常用于解决特征选择的问题，即预测模型使用了大量不必要的特征。它可以将训练权重限制为一小部分，以使模型更容易解释和优化。

• 在许多情况下，L1 正则化也可以防止神经元出现完全离线问题（一个神经元对目标值没有影响）。

• 你可以使用 tf.regularizers.l1l2() 函数，它同时应用 L1 和 L2 正则化来达到更好的结果。

以上是关于 Tensorflow.js tf.regularizers.l1() 函数的详细介绍。