Python tf.keras.regularizers.L1L2用法及代码示例

同时应用 L1 和 L2 正则化惩罚的正则化器。

继承自：Regularizer

用法

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

L1 正则化惩罚计算为：loss = l1 * reduce_sum(abs(x))

L2 正则化惩罚计算为loss = l2 * reduce_sum(square(x))

L1L2 可以作为字符串标识符传递给层：

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

在这种情况下，使用的默认值为 l1=0.01 和 l2=0.01 。