我一直在使用Adam Optimizer创建CNN。我的模型确实过拟合，因此我决定添加一些正则化。最初，我认为将“ kernel_regularization”参数添加到每个卷积层并收集所有规则化并将其添加到损失中是可行的。对我的网络所做的所有事情就是让它学习没有进行正则化的速度要慢得多，但是在经过更多的时期后仍然过拟合。
但是，稍微阅读一下来看，在Tensorflow中使用Adam时，正则化不是正确的方法，但是我找不到对此的明确答案。
如果有人可以阐明并指导我使用Adam优化器时如何添加正则化，我将不胜感激。
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我正在使用UNet架构执行二进制分割任务。