tf.keras.regularizers.L1L2

Регуляризатор, применяющий штрафы L1 и L2.

Наследуется от: Regularizer

tf.keras.regularizers.L1L2(
    l1=0.0, l2=0.0
)

Штраф L1 вычисляется как: loss = l1 * reduce_sum(abs(x))

Штраф L2 вычисляется как loss = l2 * reduce_sum(square(x))

L1L2 может передаваться слою как строковый идентификатор:

dense = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_regularizer='l1_l2')

В этом случае используются значения по умолчанию l1=0.01 и l2=0.01.

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает регуляризатор из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, способным восстановить тот же регуляризатор из словаря конфигурации.

Этот метод используется Keras model_to_estimator, сохранении и загрузке моделей в формате HDF5, клонировании моделей Keras, некоторых инструментах визуализации и экспорте моделей в и из JSON.

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию регуляризатора.

Конфигурация регуляризатора — это словарь Python (сериализуемый), содержащий все параметры конфигурации регуляризатора. Тот же регуляризатор можно восстановить позже (без сохраненного состояния) из этой конфигурации.

Этот метод необязателен, если вы просто обучаете и выполняете модели, экспортируете в SavedModels и из них или используете контрольные точки весов.

Этот метод требуется для Keras model_to_estimator, сохранении и загрузке моделей в формате HDF5, клонировании моделей Keras, некоторых инструментах визуализации и экспорте моделей в и из JSON.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    x
)

Вычисляет штраф регуляризации из тензора входных данных.