keras.adam正则化参数设置
时间: 2023-07-09 20:27:49
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在Keras中，可以通过在定义模型时使用正则化器来设置Adam优化算法的正则化参数。具体来说，我们可以使用"kernel_regularizer"参数来设置权重矩阵的正则化参数，使用"bias_regularizer"参数来设置偏置项的正则化参数。这些参数可以在定义模型时传递给相应的层。
例如，以下[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)演示了如何在Keras中使用Adam优化算法，并对权重矩阵进行L2正则化：
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.regularizers import l2
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activ[ati](https://geek.csdn.net/educolumn/150d7073277950db5f09620704e791cf?spm=1055.2569.3001.10083)on='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)))
model.add(Dense(10, activ[ati](https://geek.csdn.net/educolumn/150d7073277950db5f09620704e791cf?spm=1055.2569.3001.10083)on='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
在上面的[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)中，我们使用了"L2"正则化器，设置了正则化系数为0.01。这意味着在每次参数更新时，权重矩阵的每个元素都会减去一个正则化项λw，其中λ=0.01，w是权重矩阵的元素。在实际应用中，我们可以根据实际需求[选择](https://geek.csdn.net/educolumn/1702526fead21a13fe2bdd53c9e98b89?spm=1055.2569.3001.10083)不同的正则化器和正则化系数，以达到更好的正则化效果。
相关问题
adam也可以吗，正则化
是的，Adam优化器也可以使用正则化。在Keras中，可以通过在层中设置`kernel_regularizer`参数来添加正则化项。下面是一个使用L2正则化的Adam优化器的代码示例：
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import regularizers
from keras import optimizers
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
adam = optimizers.Adam(lr=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)
model.compile(optimizer=adam, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
tf调用adam优化时怎么调整正则化
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