我想在我的代码中使用正则化。我使用 slim 来创建 conv2d,如下所示:
slim.conv2d(input, 256, [1, 1], stride=1, padding='SAME', scope='conv1')
如何为此添加正则化?以及如何使用它来规范我的损失?
我想在我的代码中使用正则化。我使用 slim 来创建 conv2d,如下所示:
slim.conv2d(input, 256, [1, 1], stride=1, padding='SAME', scope='conv1')
如何为此添加正则化?以及如何使用它来规范我的损失?
是的,只需添加一个参数
weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.001)
或者您可以使用 slim.arg_scope 为多个层设置正则化:
with slim.arg_scope([slim.conv2d],
padding='SAME',
weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.001)):
net = slim.conv2d(input, 256, [1, 1], scope='conv1')
net = slim.conv2d(net, 256, [1, 1], scope='conv2')