Tensorflow.js tf.regularizers.l1l2()函数

Tensorflow.js的tf.regularizers.l1l2()函数是用于L1和L2正则化的API，它可用于训练神经网络时解决过拟合问题。具体来说，L1正则化可以使神经网络中的一些参数变得稀疏，而L2正则化则可以避免过度依赖特定的参数。

语法

tf.regularizers.l1l2(options)

参数

• options: 一个包含下列属性的对象：

  • l1 (默认值为0.01)：L1正则化系数。
  • l2 (默认值为0.01)：L2正则化系数。

返回值

一个函数，该函数接受一个tf.Tensor对象作为参数，并返回一个标量（Tensor）正则化损失值。

用例

以下是一个包含L1和L2正则化的示例：

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
  units: 64,
  activation: 'relu',
  inputShape: [10],
  kernelRegularizer: tf.regularizers.l1l2({
    l1: 0.01,
    l2: 0.01
  })
}));
model.add(tf.layers.dense({
  units: 1,
  activation: 'sigmoid',
  kernelRegularizer: tf.regularizers.l1l2({
    l1: 0.01,
    l2: 0.01
  })
}));

model.compile({
  loss: 'binaryCrossentropy',
  optimizer: 'adam'
});

在上面的例子中，我们为第一层和第二层使用了相同的L1和L2正则化系数。这样做可以在模型的权重中添加正则化损失。在模型训练期间，这些损失会与主要损失（在上述代码中为二元交叉熵）累加，并被用于计算总损失。算法的目标是最小化总损失。

上述代码仅仅是一个演示，你可以根据自己的需求和场景来自由调整正则化系数。可以通过多次尝试调整来获得更好的结果。