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我知道在使用内核正则化器时,尤其是 l2 损失,我应该将其重新添加到损失函数中,这是其他帖子中正在做的事情。然而,在 Keras 中,他们并没有遵循这个过程。为什么会这样?
例如,考虑 this和 this笔记本。他们在某些层中使用 l2 损失作为内核正则化器,但没有加回到原始损失中。这是因为特定的损失,还是仅在 Keras 中遵循的行为,还是我完全误解了一切?
最佳答案
Keras 隐藏了很多复杂性(这并不总是一件好事)。
您正在使用 Model
抽象:此模型内部包含有关架构和训练过程的所有必需信息。
当您调用方法 compile
或 train
或 train_on_batch
时,您指定了损失函数,但在幕后发生的事情是:
您可以看到将要添加到损失项中的操作访问模型实例的属性.losses
(这是 tensorflow 操作的列表,通常是所有乘法操作,因为正则化在 for regularization_strenght * norm_p(variable)
中。
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