HCS-Pre- L2（H19-371）

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L2正则化原理： 过拟合的原理：在loss下降，进行拟合的过程中（斜线），不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大，图中低点也就是过拟合，得到的红线点低于真实的黑线，也就是泛化更差。 可见，要想减小过拟合，减小这个波动，减少w的数值就能办到。 L2正则化训练的原理：在Loss中加入（乘以系数λ的）参数w的平方和，这样训练过程中就会抑制w的值，w的（绝对）值小，模型复杂度低，曲线平滑，过拟合程度低（奥卡姆剃刀），参考公式如下图： （正则化是不阻碍你去拟合曲线的，并不是所有参数都会被无脑抑制，实际上这是一个动态过程，是loss（cross_entropy）和L2 loss博弈的一个过程。训

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l2范数matlab源码这个Matlab包包含重现文章图的源代码： P. Maurel，JF。 奥约尔，G.佩雷。 . SIAM 成像科学杂志，4(1)，第 413–447 页，2011 年。 display_orientations：显示图像的瞬时频率 estimate_amplitudes：尝试估计 Chi 中频率的幅度 estimate_orientations：瞬时频率计算 estimate_orientations_zeropadding：使用 zeropadding 缩放计算即时频率 gabor_weights: 凸范数的权重 non_convex_weight：为非凸范数构建权重 Chi test_h,test_h2,test_diff_h,test_diff_h2：论文的函数h（渲染函数）及其导数 纹理合成：从场方向/频率合成纹理 TV_Hilbert_Adapted：在无噪声情况下使用我们的凸范数进行结构/纹理分解 TV_Hilbert_Adapted_Noise：与噪声相同 TV_Hilbert_Adapted_noise_non_convex：使用非凸范数分解 T

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

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