isodata的matlab代码博客分类器 具有 l2 正则化的逻辑回归 Gaussian Naïve Bayes kmeans isodata 通用算法

随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。

主要介绍了tensorflow使用L2 regularization正则化修正overfitting过拟合方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding=same,data_format=channels_last,activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)), #池化层1 keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding=same), #卷积层

MNIST-Tensorflow 99.6599％ 我写了一个Tensorflow代码用于MNIST数据的分类。 您可以使用以下命令获取结果： python main.py 此代码具有以下功能 使用了数据扩充（训练数据：50,000-> 250,000） 使用具有He_initializer的3x3转换，交错转换，衰减速率为0.9的batch_norm，Max_Pooling 激活功能为tf.nn.leaky_relu 使用全球平均池代替MLP 使用L2正则化损失，学习率衰减，beta1 = 0.5的Adam优化 它包含Tensorboard，保存，恢复的代码 环保环境 操作系统：Ubuntu 16.04 的Python 3.5 Tensorflow-gpu版本：1.4.0rc2（要求版本1.4.0以上） 如果出现错误，例如： "Expected int32, g

L1、L2范数学习笔记.docx

L0、L1、L2正则化介绍

该代码是主要基于tensorflow框架下的逻辑回归模型，使用经典的梯度下降算法来最小化误差，加了L2正则化以减小过拟合。主要是针对没有测试集的数据，利用五折交叉验证并重复十次来计算AUC值，以评估模型。

主要介绍了TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。