【tensorflow 學習】給LSTM加上L2正則化
- 首先,用
tf.trainable_variables()
得到所有weights和bias, - 然後,用
tf.nn.l2_loss()
計算L2 norm, - 求和之後作為正則項加給原來的cost function
tv = tf.trainable_variables()#得到所有可以訓練的引數,即所有trainable=True 的tf.Variable/tf.get_variable
regularization_cost = 0.001* tf.reduce_sum([ tf.nn.l2_loss(v) for v in tv ]) #0.001是lambda超引數
cost = original_cost_function + regularization_cost
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = 0.01 ).minimize(cost)
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