正则化是深度学习中用于防止模型过拟合的一种技术。在 Keras 中，正则化可以通过多种方式实现，以下是一些常用的正则化方法和应用。
常见正则化方法
- L1 正则化：通过在损失函数中添加 L1 范数项来实现，可以鼓励模型学习稀疏的权重。
- L2 正则化：通过在损失函数中添加 L2 范数项来实现，可以鼓励模型学习较小的权重。
- Dropout：通过在训练过程中随机丢弃一些神经元来实现，可以防止模型对训练数据中的特定特征过度依赖。
Keras 中的正则化
Keras 提供了多种内置的正则化函数，可以方便地应用于模型中。
from keras import regularizers
l1_regularizer = regularizers.l1(0.01)
l2_regularizer = regularizers.l2(0.01)
dropout_rate = 0.5
示例模型
以下是一个包含 L1 正则化和 L2 正则化的简单神经网络模型示例。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100, kernel_regularizer=l2_regularizer))
model.add(Dense(10, activation='softmax', kernel_regularizer=l1_regularizer))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
扩展阅读
想要了解更多关于 Keras 正则化的信息，可以访问我们的正则化教程。
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