如何惩罚TensorFlow中的负权重？

Question

我正在使用TensorFlow建立一个神经网络，并且我试图对权重矩阵中的负值实施二次惩罚，即P（W [i，j]）= W [i，j ] ^ 2如果W [i，j]＆lt; 0.

总之，我初始化了权重，执行了一些操作，定义了最小化的主要目标函数，并将此非负性惩罚定义如下：

self.W = tf.Variable(tf.random_uniform((input_dim, hidden_dim), minval=-k, maxval=k, dtype=np.float32), dtype=tf.float32)

objective = ...

nonnegativity = tf.nn.l2_loss(tf.nn.relu(tf.negative(self.W)))

loss = objective + 0.01*nonnegativity
self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(0.1).minimize(loss)

我想知道这是否是实施此类惩罚的正确方法。