【tensorflow 學習】給LSTM加上L2正則化

阿新 • • 發佈：2019-02-17

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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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_vari

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